商品销售数据分析数据集ProductSalesDataAnalysis-rajashrideka
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 交易记录, 客户行为, 市场调研, 数据分析, 销售额
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了商品交易的详细信息，例如购买时间、商品名称、数量、价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年5月1日到2022年5月20日。
地理范围：数据来源地未明确，但从商品名称和单位来看，可能来自印度或其他亚洲地区。
数据维度：包括“NAME”（顾客姓名）、“MOBILE NO”（顾客电话号码）、“INVOICENO”（发票号）、“INVOICEDATE”（发票日期）、“PRODUCTNAME”（商品名称）、“SIZE”（商品规格）、“RATE”（单价）、“UNITNAME”（单位）、“QUANTITY”（数量）和“SALE AMT”（销售额）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ProductPurchase_01_05_2022.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于销售数据分析、客户行为分析、市场趋势研究等。
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：适用于零售行业销售数据分析、市场营销策略研究，例如分析商品销售额、客户购买习惯等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售决策，优化商品结构，提升销售业绩。
教育和培训：作为数据分析、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解销售数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析客户购买行为，帮助用户优化销售策略，提升运营效率。
