零售商品销售数据分析数据集RetailProductSalesDataAnalysis-apostoloskolovos
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 市场趋势, 销售预测, 数据挖掘, 时间序列分析, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的销售交易数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月至2019年12月。
地理范围：数据未明确标明具体地区，但从“Purchase Address”字段推测销售数据可能来源于美国地区。
数据维度：包括“Order ID”（订单编号），“Product”（商品名称），“Quantity Ordered”（商品数量），“Price Each”（商品单价），“Order Date”（订单日期）和“Purchase Address”（购买地址）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件对应一个月的数据，例如"Sales_December_2019.csv"等。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行初步整理，便于分析。
该数据集适合用于销售额分析、商品销售趋势分析、市场预测等。
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数据的学术研究，如销售额预测、消费者行为分析、商品关联分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测，优化产品组合，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额随时间变化的规律，分析不同商品的销售表现，以及研究消费者购买行为。
