零售交易数据分析数据集RetailTransactionDataAnalysis-khanistha
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 交易数据, 销售分析, 客户行为, 市场营销, 时间序列分析, 数据挖掘, 产品分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的交易数据，记录了不同时间段内的销售交易详情。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年至2023年。
地理范围：数据未明确标示具体地理范围，但交易数据包含中心 (center) 字段，可能与特定零售网络或地理区域相关。
数据维度：数据集包括以下关键数据项：
payment_date：交易发生日期与时间；
ent：交易实体标识符；
center：交易中心标识符；
product_json：交易中包含的商品信息，以JSON格式存储商品编码与数量；
total_amount：交易总金额；
discount：交易折扣；
paid_amount：实际支付金额；
trans_origin_type：交易来源类型 (如线下/线上)。
数据格式：CSV格式，分别存储在transaction-2021.csv、transaction-2022.csv、transaction-2023.csv等文件中，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构与字段命名表明其来源于零售行业的真实交易记录，数据已进行结构化处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、客户行为分析、市场营销策略优化等方面的研究。
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趋势分析、客户消费行为研究、促销活动效果评估等学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、个性化推荐、会员管理等方面。
决策支持：支持零售企业进行市场营销策略制定、定价策略优化、渠道管理及运营效率提升。
教育和培训：作为零售数据分析、商业智能、数据挖掘等课程的实训材料，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额随时间的变化趋势，分析不同商品销售情况，以及评估促销活动对销售额的影响，帮助用户实现销售额提升、客户满意度提高等目标。
