美国电商订单交易数据USE-commerceOrderTransactionData-mdtoyeb
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单, 销售, 零售, 市场分析, 数据分析, 供应链, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自美国电商平台的订单交易数据，记录了订单的详细信息，涵盖了销售、物流、客户、产品等多个维度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了订单日期和发货日期，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据主要集中在美国市场。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Row ID”（行标识）, “Order ID”（订单编号）, “Order Date”（订单日期）, “Ship Date”（发货日期）, “Ship Mode”（运输方式）, “Customer ID”（客户编号）, “Customer Segment”（客户细分）, “City”（城市）, “State”（州）, “Country”（国家）, “Postal Code”（邮政编码）, “Market”（市场）, “Region”（区域）, “Product ID”（产品编号）, “Category”（类别）, “Sub-Category”（子类别）, “Product Name”（产品名称，在样例数据中为截断显示）, “Sales”（销售额）, “Quantity”（数量）, “Discount”（折扣）, “Profit”（利润）, “Shipping Cost”（运费）, “Order Priority”（订单优先级）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 NewDataSet.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于销售分析、客户行为分析、供应链优化等领域的研究和应用。
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：适用于商业分析、市场研究、供应链管理等领域的学术研究，如销售预测、客户细分、物流效率分析等。
行业应用：可以为电商企业、零售商和物流公司提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理优化、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如定价策略、促销活动策划、客户服务提升等。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商业务和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索订单交易的规律与趋势，例如不同地区、不同产品类别的销售表现，以及折扣、运费对利润的影响，从而帮助用户实现销售额增长、成本优化等目标。
