全球零售订单交易数据分析数据集GlobalRetailOrderTransactionDataAnalysis-putradewantara
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 订单, 交易, 销售, 客户, 供应链, 市场分析, 物流
数据概述：
该数据集包含来自全球零售业务的订单交易数据，记录了详细的商品销售与客户行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2020年1月1日，具体结束时间未明确。
地理范围：数据涵盖多个国家，包括澳大利亚、西班牙等，反映了全球零售市场的订单情况。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如InvoiceNo（发票号）、StockCode（商品代码）、Description（商品描述）、Quantity（数量）、InvoiceDate（发票日期）、UnitPrice（单价）、CustomerID（客户ID）、Country（国家）、Discount（折扣）、PaymentMethod（支付方式）、ShippingCost（运费）、Category（商品类别）、SalesChannel（销售渠道）、ReturnStatus（退货状态）、ShipmentProvider（货运提供商）、WarehouseLocation（仓库位置）、OrderPriority（订单优先级）。
数据格式：CSV格式，文件名为riocsv，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售交易记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于零售业务分析、市场趋势研究、客户行为分析和供应链优化等领域。
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：适用于零售行业、市场营销和供应链管理等领域的研究，例如销售额预测、客户细分、退货分析、物流效率评估等。
行业应用：可为零售企业、电商平台提供数据支持，用于优化库存管理、提升客户满意度、制定个性化营销策略。
决策支持：支持企业进行销售预测、定价策略制定、供应链优化、市场拓展等决策。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、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业务。
此数据集特别适合用于分析销售趋势、评估客户行为、优化供应链效率、以及制定数据驱动的商业决策。
