零售销售数据分析数据集RetailSalesDataAnalysis-mdasifikbalmamun
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 顾客分析, 商品分析, 销售预测, 市场分析, 供应链管理, 澳大利亚
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了顾客信息、商品信息、销售交易记录、店铺信息以及汇率信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据内容推测为零售业务的运营数据。
地理范围：数据主要涉及澳大利亚地区的零售业务，包括顾客、店铺和销售数据。
数据维度：数据集包括顾客信息（CustomerKey, Gender, Name, City, State, Zip Code, Country, Continent, Birthday）、商品信息（ProductKey, Product Name, Brand, Color, Unit Cost USD, Unit Price USD, SubcategoryKey, Subcategory, CategoryKey, Category）、销售记录（Order Number, Line Item, Order Date, Delivery Date, CustomerKey, StoreKey, ProductKey, Quantity, Currency Code）、店铺信息（StoreKey, Country, State, Square Meters, Open Date）以及汇率信息（Date, Currency, Exchange）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个独立文件，方便数据处理和分析。数据字典文件(Data_Dictionary.csv) 提供了对各字段的详细解释，便于理解数据结构。
来源信息：数据来源于公开的零售行业数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于零售行业的数据分析，包括顾客行为分析、商品销售分析、销售预测等。
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、市场营销、供应链管理等领域的学术研究，如顾客细分、销售趋势分析、价格弹性分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业优化销售策略、提升顾客满意度、改善供应链效率。
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的数据分析。
此数据集特别适合用于探索零售销售的规律与趋势，帮助用户实现销售额提升、优化库存管理、提升顾客满意度等目标。
