标题：深入洞察零售交易数据全面解析交易、客户与库存信息
数据内容：
该数据集包含丰富的零售交易相关信息，涵盖了交易标识（transaction_id）、客户标识（customer_id）、产品标识（product_id）、产品名称（product_name）、产品类别（category）、销售数量（quantity_sold）、单位价格（unit_price）、交易日期（transaction_date）、门店标识（store_id）、门店位置（store_location）、库存水平（inventory_level）、补货点（reorder_point）、补货数量（reorder_quantity）、供应商标识（supplier_id）、供应商交货时间（supplier_lead_time）、客户年龄（customer_age）、客户性别（customer_gender）、客户收入（customer_income）、客户忠诚度等级（customer_loyalty_level）、支付方式（payment_method）、促销活动（promotion_applied）、促销类型（promotion_type）、天气状况（weather_conditions）、节日指示器（holiday_indicator）、工作日（weekday）、缺货指示器（stockout_indicator）、需求预测（forecasted_demand）和实际需求（actual_demand）等字段。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于多个行业的分析和研究，包括但不限于：
1. 零售业：分析销售趋势、客户行为、产品表现和门店运营效率。
2. 供应链管理：优化库存管理、补货策略和供应商交货时间。
3. 市场营销：制定精准营销策略，分析促销活动效果和客户忠诚度。
4. 数据分析与预测：通过机器学习模型预测需求、识别缺货风险、分析天气和节日对销售的影响。
行业分类：
零售业、供应链管理、市场营销、数据分析
标签：零售交易, 客户信息, 产品库存, 销售分析, 市场研究, 供应链优化, 数据预测, 客户行为, 促销活动, 天气影响, 节日销售, 缺货预警, 单位价格, 供应商管理, 支付方式, 库存水平, 补货策略, 客户收入, 客户忠诚度, 需求预测
