零售商品销售数据分析数据集RetailProductSalesDataAnalysis-katepallysriteja
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 消费者行为, 市场分析, 数据挖掘, 时间序列分析, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自多个零售商店的商品销售数据，记录了商品销售的详细信息，包括销售日期、商品信息、顾客信息以及销售额等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2025年1月。
地理范围：数据覆盖多个城市，如夏洛特、杰克逊维尔、圣地亚哥、圣何塞、费城、奥斯汀、西雅图和丹佛等。
数据维度：数据集包括“Store_ID”（商店编号）、“Product_ID”（商品编号）、“Date”（销售日期）、“Quantity”（销售数量）、“Price”（单价）、“Customer_ID”（顾客编号）、“Age”（顾客年龄）、“Gender”（顾客性别）、“Location”（商店所在城市）、“Size”（商品尺寸）、“Category”（商品类别）和“Total_Value”（总销售额）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_data_corrected.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、消费者行为分析、市场趋势预测等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于零售市场分析、消费者行为研究等学术研究，如销售预测、商品关联分析、顾客细分等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售策略优化、库存管理、市场营销等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售策略、优化商品结构、提升客户满意度。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析不同顾客群体的消费习惯，从而帮助用户优化决策，提升销售业绩。
