全球零售商品销售数据分析数据集GlobalRetailSalesDataAnalysis-putradewantara
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 市场分析, 客户分析, 供应链管理, 商业智能, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含全球零售商品的销售记录，记录了商品销售的详细信息，包括交易时间、商品描述、销售数量、价格、客户信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始和结束时间未知，可用于分析一段时间内的销售情况。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含不同国家和地区的销售数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，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）等。
数据格式：CSV格式，文件名为algirio1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业的公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、市场趋势预测和客户行为分析。
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、供应链优化、客户行为研究等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售策略优化、供应链管理和客户关系管理等方面的决策。
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行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额、商品销量、客户购买行为等方面的规律与趋势，帮助用户实现销售额增长、优化库存管理和提升客户满意度等目标。
