美国沃尔玛零售订单与退货数据WalmartRetailOrderandReturnDatainUSA-siddiadarsh
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 订单分析, 退货分析, 销售预测, 客户行为, 供应链管理, 商业智能, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自美国沃尔玛零售订单和退货的数据，记录了不同商品在一定时期内的销售、配送、退货情况等信息。主要特征如下：
时间跨度：订单数据的时间范围，从2011年到2013年。
地理范围：数据主要覆盖美国地区。
数据维度：数据集包括两部分：Walmart.csv（订单数据）和Return_Order.csv（退货数据）。Walmart.csv包含“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 Name”（客户姓名）、“Segment”（客户细分）、“Country”（国家）、“City”（城市）、“State”（州）、“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）、“Profit”（利润）等字段；Return_Order.csv包含“Returned”（是否退货）和“Orders”（订单编号）字段，用于标记订单是否被退回。
数据格式：CSV格式，分别对应Walmart.csv和Return_Order.csv两个文件，便于数据分析和整合。
来源信息：数据来源于沃尔玛的销售数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于零售行业销售分析、客户行为研究和供应链管理等领域。
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：适用于零售管理、市场营销、供应链管理等领域的学术研究，如销售预测、客户细分、退货原因分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、物流优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售决策、库存管理决策、以及退货管理策略的制定。
教育和培训：作为零售管理、数据分析、商业智能等课程的辅助材料，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规律、分析退货原因，以及优化供应链效率，帮助用户实现销售额提升、库存管理优化等目标。
