零售销售数据分析数据集RetailSalesDataAnalysisDataset-simranarora10
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 客户行为, 市场分析, 销售预测, 商业智能, 产品分析, 订单数据
数据概述：
该数据集包含来自零售商的销售交易数据，记录了不同时间段内客户的购物行为、产品销售情况和订单信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2018年1月2日到2018年12月31日。
地理范围：数据未明确指出具体的地理范围，但根据数据内容推测可能来源于线上零售平台或特定地区的零售商店。
数据维度：数据集包括订单日期（Order_Date）、订单时间（order_time）、订单时效（Aging）、客户ID（Customer_Id）、性别（Gender）、设备类型（Device_Type）、客户登录类型（Customer_Login_type）、产品类别（Product_Category）、产品（Product）、销售额（Sales）、数量（Quantity）、折扣（Discount）、利润（Profit）、运费（Shipping_Cost）、订单优先级（Order_Priority）和支付方式（Payment_method）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为retail_sales_data.csv，方便数据分析和处理。数据已进行清洗和结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于市场销售分析、客户行为分析、销售预测和产品分析等领域。
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：适用于零售行业市场分析、客户细分、销售预测和利润分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售电商、实体零售店、市场调研公司等提供数据支持，尤其是在销售策略优化、客户关系管理（CRM）、供应链管理等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售计划、优化产品组合、改进定价策略、提升客户体验等决策。
教育和培训：作为市场营销、商业分析、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作模式。
此数据集特别适合用于探索销售额与客户行为之间的关系，分析不同产品类别的销售表现，评估促销活动的效果，以及预测未来的销售趋势，从而帮助用户优化销售策略、提高盈利能力。
