零售销售数据分析数据集RetailSalesDataAnalysis-milokraguljac
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 供应链, 渠道分析, 订单管理, 销售预测, 市场营销, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的销售数据，记录了不同销售渠道、仓库、商品和客户的订单信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年底至2018年。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含了仓库、商店等信息，可能涉及多个地区或国家。
数据维度：数据集包括订单号、销售渠道、仓库代码、采购日期、订单日期、发货日期、送达日期、货币代码、销售团队ID、客户ID、商店ID、商品ID、订单数量、折扣、单价和单位成本等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sales_data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于销售数据分析、供应链优化和市场营销策略研究。
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：适用于零售行业销售数据分析、供应链管理和市场营销策略研究，如销售额预测、客户行为分析、渠道效率评估等。
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、市场细分和促销活动优化等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化供应链管理、提升客户满意度和提高盈利能力。
教育和培训：作为零售管理、数据分析、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业务。
此数据集特别适合用于探索销售趋势、评估销售渠道表现、优化库存管理和提升客户体验，帮助用户实现提升销售业绩、优化运营效率的目标。
