美国零售商品销售数据分析数据集USRetailSuperstoreSalesData-adityakhandelwal9601
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售分析, 市场营销, 供应链管理, 客户分析, 商品类别, 时间序列分析, 盈利能力
数据概述：
该数据集包含来自美国零售商店的销售数据，记录了不同商品交易的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2017年。
地理范围：数据覆盖美国各州和城市。
数据维度：数据集包括“Row ID”（行标识）、“Order ID”（订单标识）、“Order Date”（订单日期）、“Ship Date”（发货日期）、“Ship Mode”（运输方式）、“Customer ID”（客户标识）、“Customer Name”（客户姓名）、“Segment”（客户细分）、“Country”（国家）、“City”（城市）、“State”（州）、“Postal Code”（邮政编码）、“Region”（地区）、“Product ID”（商品标识）、“Category”（商品类别）、“Sub-Category”（商品子类别）、“Product Name”（商品名称）、“Sales”（销售额）、“Quantity”（数量）、“Discount”（折扣）和“Profit”（利润）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为superstore.csv，方便数据分析和可视化处理。
数据来源：数据来源于公开的零售数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售数据分析、市场趋势分析和盈利能力评估。
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研究，例如销售预测、客户行为分析、商品推荐和促销效果评估。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在制定销售策略、优化库存管理、提升客户满意度等方面。
决策支持：支持企业进行市场分析、销售预测和盈利能力评估，从而做出更明智的决策。
教育和培训：作为商业分析、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数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额、利润、客户行为与商品类别之间的关系，帮助用户优化销售策略、提升盈利能力和改善客户体验。
