电商零售交易数据分析数据集E-commerceRetailTransactionDataAnalysis-eshaangupta
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 零售, 交易数据, 销售分析, 商品信息, 客户行为, 市场趋势, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的零售交易数据，记录了商品销售的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2010年12月1日，具体截止日期未明确标注。
地理范围：数据主要涵盖英国地区的零售交易。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
InvoiceNo（发票编号）：交易的唯一标识符。
StockCode（商品代码）：商品的唯一标识符。
Description（商品描述）：商品的详细描述。
Quantity（数量）：购买的商品数量。
InvoiceDate（发票日期）：交易发生的日期和时间。
UnitPrice（单价）：商品的单价。
CustomerID（客户编号）：客户的唯一标识符。
Country（国家）：交易发生的国家。
数据格式：CSV格式，文件名为OnlineRetail.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售交易数据集，经过整理和清洗，适合用于多种分析任务。
该数据集适合用于电商销售分析、客户行为分析、市场趋势预测等领域的数据建模和机器学习应用。
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、市场营销和消费者行为等方面的学术研究，如销售预测、客户细分、购物篮分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售商和市场研究机构提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理和客户关系管理方面。
决策支持：支持企业进行销售额预测、产品推荐、市场趋势分析和促销活动优化。
教育和培训：作为数据分析、商业智能和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零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售模式、客户购买行为和市场趋势，帮助用户实现优化销售策略、提升客户满意度和提高盈利能力的目标。
