零售商品销售数据分析数据集RetailProductSalesDataAnalysis-imroatusolicah25
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 客户分析, 时间序列分析, 市场趋势, 国际贸易, 聚类分析
数据概述：
该数据集包含来自零售平台的数据，记录了商品销售的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了销售交易发生的时间，具体时间跨度待定，从TglFaktur字段推测为日期。
地理范围：数据覆盖了多个国家，包括但不限于英国，由Negara字段标识。
数据维度：数据集包括NoFaktur（发票号）、KodeSaham（商品代码）、Deskripsi（商品描述）、Kuantitas（数量）、TglFaktur（交易日期）、HargaSatuan（单价）、IDCust（客户ID）和Negara（国家）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Ritel-Online - Ritel-Online.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售交易记录，已进行结构化整理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、客户行为分析和市场趋势研究。
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：适用于零售市场、销售预测、客户细分等方面的学术研究，如销售额预测、商品关联分析、客户购买行为分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售业绩评估、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售策略优化、客户关系管理和供应链管理。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售业务。
此数据集特别适合用于探索销售模式、客户偏好、商品销售规律等，帮助用户实现销售额提升、客户满意度提高等目标。
