标题：零售交易数据集分析
数据内容：
该数据集包含了零售交易的详细记录，主要包括以下字段：客户ID（CustomerID）、产品ID（ProductID）、购买数量（Quantity）、单价（Price）、交易日期（TransactionDate）、支付方式（PaymentMethod）、门店位置（StoreLocation）、产品类别（ProductCategory）、折扣率（DiscountApplied%）和总金额（TotalAmount）。这些字段涵盖了从客户信息、产品详情到交易细节的全方位数据。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可广泛应用于多个行业的数据分析和决策支持：
1. 零售业：分析销售趋势、优化库存管理、制定促销策略。
2. 电子商务：研究用户购买行为、提升客户满意度、优化定价策略。
3. 金融服务：评估交易风险、识别异常交易、优化支付流程。
4. 市场营销：分析客户画像、实施精准营销、评估广告效果。
标签：零售, 电子商务, 交易分析, 数据分析, 客户行为, 产品类别, 支付方式, 门店位置, 折扣策略，
行业分类：
1. 零售业
2. 电子商务
3. 金融服务
4. 市场营销
统计分析：
- 数据集中包含95,215个独特的客户ID，表明客户群体规模较大。
- 产品ID仅有4种不同值，说明数据集中可能涉及有限的产品种类。
- 交易日期有91,025种不同值，表明数据覆盖的时间范围较广。
- 门店位置和折扣率字段各有100,000种不同值，显示出门店分布广泛且折扣策略多样化。
- 单价字段有100,000种不同值，说明商品价格范围较广，可能涉及多种产品类型。
这些统计信息为深入分析零售交易行为提供了坚实基础，有助于企业制定更精准的运营策略。
