美国超级商店销售数据分析数据集USSuperstoreSalesDataAnalysis-manishagupta25
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 客户分析, 产品分析, 供应链, 市场营销, 盈利分析, 美国
数据概述：
该数据集包含来自美国超级商店的销售数据，记录了商品销售的详细信息，包括订单、客户、产品、销售额、数量、折扣和利润等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年到2023年。
地理范围：数据覆盖美国各州和城市。
数据维度：数据集包括“row id”（行号）、“customer id”（客户编号）、“order date”（订单日期）、“shipping date”（发货日期）、“ship mode”（运输方式）、“customer name”（客户姓名）、“segment”（客户细分）、“country”（国家）、“city”（城市）、“state”（州）、“postal code”（邮政编码）、“region”（地区）、“product id”（产品编号）、“category”（类别）、“sub category”（子类别）、“product name”（产品名称）、“sales”（销售额）、“quantity”（数量）、“discount”（折扣）和“profit”（利润）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Superstore.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的销售数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于零售数据分析、客户行为分析、产品销售分析和盈利能力分析等领域。
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、市场营销和供应链管理等领域的学术研究，如销售预测、客户细分、产品推荐和市场趋势分析。
行业应用：可以为零售企业、电商平台和市场研究机构提供数据支持，特别是在销售策略制定、市场活动优化和供应链管理等方面。
决策支持：支持企业进行销售决策、库存管理、市场营销活动规划和客户关系管理。
教育和培训：作为数据分析、商业智能和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售销售数据。
此数据集特别适合用于探索销售额、利润、客户行为和产品表现之间的关系，帮助用户实现销售额增长、优化运营效率和提升盈利能力等目标。
