全球零售订单数据分析数据集GlobalRetailOrderDataAnalysis-surajit346
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 订单数据, 销售预测, 市场分析, 供应链管理, 客户行为, 商业智能, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自全球多个市场区域的零售订单数据，记录了不同订单的详细信息，包括销售额、利润、运输成本等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2012年至2015年（具体年份范围需根据完整数据集确定）。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，包括美国（US）、澳大利亚（APAC）、欧洲（EU）等。
数据维度：数据集包括“Row ID”（行号）、“Order ID”（订单号）、“Order Date”（订单日期）、“Ship Date”（发货日期）、“Ship Mode”（运输方式）、“Customer ID”（客户ID）、“Customer Name”（客户姓名）、“Segment”（客户细分）、“City”（城市）、“State”（州/省）、“Country”（国家）、“Postal Code”（邮编）、“Market”（市场）、“Region”（区域）、“Product ID”（产品ID）、“Category”（产品类别）、“Sub-Category”（子类别）、“Product Name”（产品名称）、“Sales”（销售额）、“Quantity”（数量）、“Discount”（折扣）、“Profit”（利润）、“Shipping Cost”（运费）、“Order Priority”（订单优先级）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Sample_EDA_Dataset.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开零售数据，已进行清洗和初步整理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、市场趋势研究，以及预测建模等。
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：适用于零售市场分析、销售预测、客户行为分析等学术研究，如市场细分、销售额预测、利润分析等。
行业应用：为零售行业、电商平台提供数据支持，尤其是在销售策略优化、供应链管理、库存管理、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、定价策略制定、市场扩张决策等，助力企业提高运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解零售数据的特点和应用。
此数据集特别适合用于探索销售趋势、客户购买行为模式，以及不同产品和地区的销售表现，帮助用户进行数据驱动的决策和策略优化。
