时尚商品零售交易数据分析数据集FashionRetailTransactionDataAnalysis-jasminecebastiant
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据，交易分析，商品销售，顾客画像，时尚行业，品牌分析，市场趋势，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售行业的交易数据，记录了顾客的购买行为、商品信息以及交易细节。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易发生的时间，具体时间范围未明确，但包含年份信息（例如2018、2020、2021）。
地理范围：数据覆盖了顾客所在的地区（如Suburb字段所示），但具体国家或城市范围未明确。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
Transaction Number（交易编号）
Customer（顾客姓名）
Age（年龄）
Gender（性别）
Nationality（国籍）
Suburb（地区）
Item（商品名称）
Brand（品牌）
Season（季节）
Year（年份）
Category（商品类别）
Subcategory（商品子类别）
Price（价格）
Purchase Date（购买日期）
Sales Advisor（销售顾问）
数据格式：CSV格式，文件名为purchase_entries.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于时尚零售行业的交易记录，已进行匿名化处理，保护顾客隐私。
该数据集适合用于市场分析、顾客行为研究和销售预测。
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：适用于零售管理、市场营销和消费者行为等领域的研究，如顾客购买模式分析、季节性销售趋势研究等。
行业应用：可以为时尚零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、顾客关系管理（CRM）和市场推广等方面。
决策支持：支持企业制定基于数据的营销策略、产品定价策略和供应链优化策略。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等课程的案例分析材料，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顾客购买行为与商品属性之间的关系，帮助用户实现销售额提升、库存优化和顾客满意度提升的目标。
