模拟零售店销售交易数据集-2023-yrehim7
数据来源：互联网公开数据
标签：零售,销售分析,客户行为,利润分析,运营效率,数据探索,销售预测,客户细分,趋势分析
数据概述：
本数据集模拟了一家虚构零售公司的销售交易记录，用于探索性数据分析（EDA）。数据集包含详细记录的客户订单信息，包括订单详情、发货信息、客户人口统计学特征以及产品相关属性。该数据集可用于分析销售趋势、客户行为、盈利能力及运营效率。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析任务，包括销售预测、盈利能力分析、客户细分和趋势识别。研究人员和数据分析师可以利用此数据集进行销售趋势的分析，了解客户行为模式，评估销售和运营效率，以及识别利润增长点。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者掌握销售数据分析的基本技能和方法。
数据字段说明：
Row ID：数据集中的每一行的唯一标识符。
Order ID：每个订单的唯一标识符。
Order Date：订单的下单日期。
Ship Date：订单的发货日期。
Ship Mode：发货方式（如：标准快递，优先快递）。
Customer ID：每个客户的唯一标识符。
Customer Name：客户姓名。
Segment：客户分段（如：消费者，企业，家庭办公室）。
Country：订单所在国家。
City：客户的所在城市。
State：客户的所在州。
Postal Code：客户的邮政编码。
Region：地理区域（如：东区，西区，中区，南区）。
Product ID：每个产品的唯一标识符。
Category：产品类别（如：家具，办公用品，技术）。
Sub-Category：产品的子类别（如：椅子，手机，文件夹）。
Product Name：订购的产品名称。
Sales：产品的销售收入。
Quantity：销售的产品数量。
Discount：产品折扣。
Profit：销售产品的利润或亏损。
