零售市场顾客行为与店铺销售数据分析数据集RetailMarketCustomerBehaviorandStoreSalesData-hamdysaeed
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业, 顾客行为分析, 店铺销售, 市场营销, 数据挖掘, 文本分析, 销售预测, 市场特征
数据概述：
该数据集包含来自零售市场的数据，记录了顾客行为、店铺销售额、商品信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的市场快照。
地理范围：数据覆盖的地点信息通过“Place Code”字段表示，具体地理位置未知。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：顾客描述（Person Description）、地点代码（Place Code）、顾客订单（Customer Order）、市场附加特征（Additional Features in market）、促销活动名称（Promotion Name）、店铺类型（Store Kind）、店铺销售额（Store Sales）、店铺成本（Store Cost）、商品重量数据（Product Weights Data in (KG)）、是否可回收（Is Recyclable?）、最低年收入（Min. Yearly Income）、店铺面积（Store Area）、杂货区面积（Grocery Area）、冷冻区面积（Frozen Area）、肉类区面积（Meat Area）、成本（Cost）等。
数据格式：CSV格式，包含Train_Batch_1.csv、Train_Batch_2.csv、Train_Batch_3.csv三个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步整理，但可能需要进一步的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于零售市场分析、顾客行为研究、销售预测等领域。
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：适用于市场营销、零售管理等领域的学术研究，例如顾客细分、销售预测模型构建、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在优化店铺布局、制定营销策略、提升顾客满意度等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，如产品定价、库存管理、市场推广等。
教育和培训：作为市场营销、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市场。
此数据集特别适合用于探索顾客购买行为与店铺销售额之间的关系，以及评估不同市场因素对销售业绩的影响，从而帮助用户优化决策、提升经营效率。
