全球电商销售交易数据分析数据集GlobalE-commerceSalesTransactionData-putradewantara
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 销售数据, 交易分析, 商品销售, 市场趋势, 零售, 数据挖掘, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自全球电商平台的销售交易数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的电商交易，国家信息由“Country”字段标识。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“InvoiceNo”（发票号）、“StockCode”（商品代码）、“Description”（商品描述）、“Quantity”（数量）、“InvoiceDate”（发票日期）、“UnitPrice”（单价）、“CustomerID”（客户ID）、“Country”（国家）、“Discount”（折扣）、“PaymentMethod”（支付方式）、“ShippingCost”（运费）、“Category”（商品类别）、“SalesChannel”（销售渠道）、“ReturnStatus”（退货状态）、“ShipmentProvider”（货运提供商）、“WarehouseLocation”（仓库位置）、“OrderPriority”（订单优先级）等。
数据格式：CSV格式，文件名为riocsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台销售数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于销售数据分析、市场趋势研究和预测建模。
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：适用于电商销售、市场营销、供应链管理等领域的研究，如销售额预测、客户行为分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商、市场研究机构等提供数据支持，特别是在销售策略优化、库存管理、客户关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定销售目标、优化定价策略、改善物流效率，提升盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商销售的运作机制。
此数据集特别适合用于探索不同商品在不同国家和地区的销售规律，以及影响销售额的关键因素，帮助用户实现销售额提升、市场份额扩大等目标。
