零售销售数据分析数据集RetailSalesDataAnalysis-pogger
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 客户分析, 商品分类, 交易数据, 市场分析, 销售预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的销售数据，记录了详细的交易信息，包括商品、客户、交易和销售额等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于分析零售交易的模式。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引）、“Date”（日期）、“Customer_ID”（顾客ID）、“Transaction_ID”（交易ID）、“SKU_Category”（商品类别）、“SKU”（商品代码）、“Quantity”（数量）和“Sales_Amount”（销售额）。
数据格式：CSV格式，文件名为scanner_data.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于零售行业的销售记录，已进行结构化整理。
该数据集适合用于销售数据分析、客户行为分析和商品销售分析等领域。
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：适用于零售市场研究、消费者行为分析、销售趋势分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略等方面。
决策支持：支持企业进行销售策略调整、商品优化和客户关系管理。
教育和培训：作为数据分析和商业智能课程的案例，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销售额、商品类别和客户之间的关系，帮助用户实现优化销售策略、提升盈利能力等目标。
