全球零售销售数据分析数据集GlobalRetailSalesDataAnalysis-daiweisi

数据来源：互联网公开数据

标签：零售, 销售数据, 市场分析, 客户行为, 产品线, 订单, 销售额, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含全球零售销售数据，记录了不同订单的详细信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录了销售发生的时间，具体时间范围需根据数据中“ORDERDATE”字段的实际数据确定。地理范围：数据覆盖了全球范围的零售销售情况，具体国家或地区需根据数据中的“COUNTRY”和“TERRITORY”字段确定。数据维度：数据集包括订单号（ORDERNUMBER）、商品数量（QUANTITYORDERED）、单价（PRICEEACH）、订单行号（ORDERLINENUMBER）、销售额（SALES）、订单日期（ORDERDATE）、订单状态（STATUS）、季度ID（QTR_ID）、月份ID（MONTH_ID）、年份ID（YEAR_ID）、产品线（PRODUCTLINE）、建议零售价（MSRP）、产品代码（PRODUCTCODE）、客户名称（CUSTOMERNAME）、联系电话（PHONE）、地址（ADDRESSLINE1, ADDRESSLINE2, CITY, STATE, POSTALCODE）、国家（COUNTRY）、地区（TERRITORY）、联系人信息（CONTACTLASTNAME, CONTACTFIRSTNAME）、交易规模（DEALSIZE）等。此外，数据集中还包括大量未命名的列（Column1至Column202，部分已截断），可能包含额外信息或冗余数据。数据格式：CSV格式，文件名为sales_data_sample.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于互联网公开数据，数据已进行初步整理，但可能需要进一步清洗和预处理。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：适用于零售业市场研究、销售预测、客户细分等方面的学术研究。行业应用：可以为零售企业、电商平台等提供数据支持，尤其是在销售业绩评估、市场策略制定、产品推荐等方面。决策支持：支持零售行业的决策制定，如优化产品组合、调整定价策略、改进市场营销活动等。教育和培训：作为市场营销、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行业。此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、分析不同产品线的销售表现、研究客户购买行为模式，从而帮助用户实现销售额增长、提升市场竞争力等目标。