标题：教育与零售综合数据分析集
数据内容：该数据集包含教育机构和零售行业的多维度数据元素，具体包括学校数据库编号（School DBN）、日期（Date）、注册人数（Enrolled）、缺勤人数（Absent）、出勤人数（Present）、释放人数（Released）、部门信息（Department、Department_Name）、分部信息（Division）、性别（Gender）、薪资信息（Base_Salary、Overtime_Pay、Longevity_Pay）、年级信息（Grade）、时间维度（YEAR、MONTH）、供应商信息（SUPPLIER）、商品信息（ITEM CODE、ITEM DESCRIPTION、ITEM TYPE）、销售信息（RETAIL SALES、RETAIL TRANSFERS、WAREHOUSE SALES）等。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
1. 教育行业：可用于分析学生出勤率、缺勤率、注册率等教育指标，评估学校管理效率，支持教育资源优化配置。
2. 人力资源行业：可用于分析薪资结构、加班情况、长期服务激励等，帮助优化员工薪酬体系，提升员工满意度。
3. 零售行业：可用于分析商品销售情况、库存转移、供应商管理等，支持零售业务的运营优化和销售策略制定。
4. 供应链管理：可用于分析仓库销售情况、商品流通效率，支持供应链优化和库存管理。
标签：教育, 人力资源, 零售, 供应链管理, 统计分析, 行业分类, 数据分析, 学校管理, 薪资结构, 商品销售
行业分类：
1. 教育行业
2. 人力资源行业
3. 零售行业
4. 供应链管理行业
统计分析：
- 数据集中包含1583种不同的学校数据库编号（School DBN），表明覆盖了广泛的教育机构。
- 商品描述（ITEM DESCRIPTION）有34822种不同的值，表明商品种类丰富。
- 性别（Gender）仅有2种不同值，表明数据中的性别信息较为简化。
- 时间维度（YEAR、MONTH）分别有4种和12种不同值，表明数据覆盖了多年的月度数据。
- 加班费（Overtime_Pay）有5566种不同的值，表明员工加班情况多样。
