零售产品销售额与订单数据分析数据集RetailProductSalesandOrderDataAnalysis-espielabis
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售额分析, 订单数据, 产品销售, 市场分析, 财务分析, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自一家零售公司的数据，记录了不同办公室、公司、组织、部门的零售产品销售额与订单信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了订单的日期信息，可以用于进行时间序列分析。
地理范围：数据包含办公室信息，但未明确具体地理位置，可用于分析不同办公室的销售表现。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：OFFICE_（办公室信息）、COMPANY（公司信息）、ORGANIZATION（组织信息）、DEPARTMENT（部门信息）、OFFICE_NUMBER（办公室编号）、PROD_（产品信息，包括PROD_ATTRIBUTE1、PROD_ATTRIBUTE2、PROD_TYPE、PROD_LOB、PROD_BRAND、PROD_NUMBER）、ORDER_NUMBER（订单编号）、REVENUE（销售额）、UNITS（销售数量）、DISCNT_VALUE（折扣额）、BILL_DAY_DT（账单日）、ORDER_DAY_DT（订单日期）、ORDER_STATUS（订单状态）、ORDER_TYPE（订单类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为SAMPLE_REVENUE.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售公司销售系统，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、市场趋势分析、客户行为分析和销售预测。
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业绩分析、市场细分、产品销售趋势研究等，例如研究不同产品在不同地区的销售表现。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业进行销售策略调整、市场拓展、产品优化等决策。
教育和培训：作为商业分析、数据分析等课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解零售业务，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析销售额与订单之间的关系，评估不同产品、订单类型、客户群体对销售额的影响，从而优化销售策略，提升盈利能力。
