全球超级商店销售数据分析数据集GlobalSuperstoreSalesDataAnalysis-soumyashanker
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 市场分析, 供应链, 客户分析, 盈利分析, 数据可视化, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自全球超级商店的销售数据，记录了不同商品在不同地区的销售情况、订单信息、客户信息以及盈利状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从订单日期推测，数据覆盖了一段时间内的销售记录。
地理范围：数据覆盖多个国家和地区，包括但不限于美国、欧洲等全球市场。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
Row ID：行标识符。
Order ID：订单编号。
Order Date：订单日期。
Ship Date：发货日期。
Ship Mode：运输方式。
Customer ID：客户编号。
Customer Name：客户姓名。
Segment：客户细分。
City：城市。
State：州/省。
Country：国家。
Postal Code：邮政编码。
Market：市场。
Region：区域。
Product ID：商品编号。
Category：商品类别。
Sub-Category：商品子类别。
Product Name：商品名称。
Sales：销售额。
Quantity：数量。
Discount：折扣。
Profit：利润。
Shipping Cost：运输成本。
Order Priority：订单优先级。
数据格式：CSV格式，文件名为GlobalSuperstore.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的商业数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、市场趋势研究和供应链优化等领域。
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：适用于商业分析、市场营销、供应链管理等领域的学术研究，如销售预测、客户行为分析、盈利能力评估等。
行业应用：为零售行业、电商平台、市场研究机构提供数据支持，特别是在销售策略制定、市场推广、库存管理等方面。
决策支持：支持企业进行销售决策、市场拓展、成本控制和风险管理，提升运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、市场营销等课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解商业运作流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额、利润、客户行为、产品销售趋势等关键指标之间的关系，帮助用户实现销售额增长、成本控制、市场份额提升等目标。
