商品交易数据分析数据集ProductTransactionDataAnalysis-linayahiaoui
数据来源：互联网公开数据
标签：商品交易, 零售数据, 销售分析, 财务数据, 数据清洗, 市场分析, 供应链管理, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品交易数据，记录了商品销售、采购、库存等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年8月14日开始。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了商品信息和财务数据，可能来源于特定零售商的交易记录。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如CleEffet（交易唯一标识）、Date（交易日期）、TypeEffet（交易类型）、FamilleArticle（商品类别）、Code Produit（商品编码）、Reference Produit（商品参考编号）、NLot（批次号）、Produit_Designation（商品描述）、DetailEffet_Designation（交易明细描述）、Quantite（数量）、PrixAchat（采购价格）、PrixUnitaireTTC（含税单价）、DetailEffet_Marge（交易明细毛利）、Effet_Marge（交易毛利）、MontantHT（未税金额）、Payement（付款方式）。
数据格式：CSV格式，文件名为Project_datamining_final_data_03_12_an1csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售商的交易系统，已进行部分匿名处理，例如商品描述和交易明细描述。
该数据集适合用于零售行业销售分析、财务数据分析、供应链管理和数据挖掘等领域的研究。
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：适用于零售行业销售趋势分析、商品销售预测、价格弹性分析等研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售业绩评估、库存管理、促销活动效果分析等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、优化商品结构、改进供应链管理。
教育和培训：作为数据分析和商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据应用。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、优化库存管理和提升盈利能力，帮助用户实现销售额增长、成本控制等目标。
