电商销售交易数据分析数据集E-commerceSalesTransactionData-tarmuji
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, 订单分析, 市场营销, 数据分析, 零售业
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的销售交易数据，记录了商品的销售信息，包括订单时间、订单ID、商品名称、商品条码、商品类别、购买地址、购买数量、商品单价、成本价格、销售额和利润等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据包含交易发生的时间信息，具体时间范围未知，但从示例数据推测为2019年。
地理范围：数据包含购买地址信息，但未明确指出具体的国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如Order_Date（订单日期）、Order_ID（订单ID）、Product（商品名称）、Product_ean（商品条码）、catégorie（商品类别）、Purchase_Address（购买地址）、Quantity_Ordered（购买数量）、Price_Each（商品单价）、Cost_price（成本价格）、turnover（销售额）和margin（利润）。
数据格式：CSV格式，文件名为sales_data - sales_datacsvcsv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行结构化整理。
该数据集适合用于电商销售分析、市场营销策略制定、销售预测和利润分析等领域。
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：适用于电商销售、市场营销和零售领域的学术研究，例如销售趋势分析、消费者行为分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其是在销售额预测、库存管理、市场营销策略优化和商品推荐等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化产品定价、提升客户满意度，以及进行市场趋势分析。
教育和培训：作为商业分析、数据科学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电商销售数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额、利润、商品销量之间的关系，以及分析不同商品类别、购买地址等因素对销售业绩的影响，从而帮助用户优化决策、提升盈利能力。
