零售商店订单详情数据集RetailStoreOrderDetailsDataset-nadermacz
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，订单数据，数据集，销售分析，商业智能，时间序列，数据挖掘，机器学习
数据概述： 该数据集包含来自零售商店的订单详细信息，记录了商店的订单交易数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，包括不同城市和地区的实体店及线上商店。
数据维度：数据集包括订单编号，订单日期，客户ID，商品名称，商品类别，单价，数量，折扣，支付方式，订单状态等变量。还包括订单的配送信息，客户地址等数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售商店的公开销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售分析，客户行为分析，库存管理，促销效果评估等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，数据挖掘任务等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于零售销售趋势分析，客户购买行为研究，库存优化策略分析等学术研究，如销售季节性变化分析，客户忠诚度研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测，库存管理，客户关系管理，促销活动评估等方面。
决策支持：支持零售商店的经营决策和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和库存管理策略。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售数据分析，客户行为分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业订单数据的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，客户细分和库存优化，提升零售业务的效率和盈利能力。
