Advertisement

亚马逊销售数据集（包含20个栏目和10万笔合成的销售交易记录）格式为CSV

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
该平台提供了一个规模宏大的模拟亚马逊风格电商交易数据集，旨在模仿现实零售场景下的复杂运营模式。该数据集系统地组织了20个精心设计的类别字段，在多个维度上全面覆盖了从顾客行为到商品管理的关键要素。具体来说： - **订单管理**：包括OrderID（订单唯一标识）、订购日期（下单时间记录）、订单状态（物流追踪状态）及卖家信息（联系人及联系方式）。 - **客户档案**：详细记录了客户的个人信息包括身份识别码（客户ID）、真实姓名以及地理位置信息（地点与国家）。 - **商品属性**：完整列出了产品的相关信息如商品代码（产品ID）、商品名称及所属分类（行业细分）、品牌标识以及库存数量情况。 - **价格体系**：计算了各项关键财务指标包括单位价格（定价基准）、折扣优惠情况（促销策略）、税费计算依据以及物流费用分摊标准等。 - **支付方式**：提供了多种多样的支付渠道及其应用情况统计分析基础数据

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 咖啡自动售货机销售数据集CSV（Coffee Sales）含800+条记录
    优质
    本数据集包含超过800条咖啡自动售货机销售记录，涵盖日期、销售额、销量等关键信息，为市场分析和销售预测提供详实的数据支持。 该数据集的时间跨度为2024年3月至2024年6月，记录了每日自动售货机咖啡销售的详细情况。
  • 55万多条汽车销售价格数据.csv
    优质
    该数据集包含超过55万条详细的汽车销售价格记录，为研究者和汽车行业从业者提供了一个宝贵的资源库，用于分析市场趋势、定价策略及消费者行为。 在数据驱动的决策时代，拥有全面且准确的数据集是任何行业成功的关键因素之一。特别是在汽车销售行业中，掌握详尽的价格数据对于市场趋势分析、价格策略制定以及竞争态势把握都至关重要。为此，我们整理了一份包含55万4千多条汽车销售价格信息的CSV文件，供广大行业从业者、数据分析师和研究者使用。 这份数据集涵盖了广泛的汽车销售价格信息，包括车型、品牌、配置及价格等多个维度，并且每一条数据经过严格的清洗和整理以确保其准确性和可靠性。通过这一资源，用户可以轻松进行各种分析活动，如统计价格分布情况、预测未来的价格趋势以及比较不同车型之间的价格差异等。 CSV文件格式的通用性使得这份数据集能够便捷地导入至多种数据分析工具及平台中使用，例如Excel或Python中的pandas库。此外，用户可以根据自身需求进一步处理和解析这些原始信息，并从中提取出有价值的数据洞察力。该数据库规模庞大且结构化良好，足以支撑复杂的数据挖掘与机器学习项目。 通过训练模型并利用这份数据集进行未来汽车销售价格预测，企业可以为自身的战略决策提供有力支持。我们还提供了详细的说明文档和使用指南来帮助用户更好地理解和应用这一宝贵资源。
  • 亚马逊评论的十万大数据集合
    优质
    本数据集汇集了来自亚马逊网站的十万条用户产品评论，涵盖广泛的产品类别，为分析消费者行为和产品评价提供了宝贵的资源。 这段文字包含用户ID、用户名（buyer_name）、评论打分（review_rating）、评论标题（review_title）、评论地址以及作者链接URL（author_linkurl）和评论内容（review_text）。具体内容如下： - 用户ID：用于标识每个用户的唯一编号。 - 用户名：买家在平台上使用的名称，即buyer_name。 - 评论打分：用户对商品或服务的评价分数，用review_rating表示。 - 评论标题：简短概括评论主旨的部分，使用review_title来描述。 - 作者链接URL：指向发表该条评论用户的个人页面地址（author_linkurl）。 - 评论内容：详细阐述买家观点的文字部分，通过review_text字段展示。 重写后的内容去除了所有联系方式和网址信息。
  • 电子商务销售的网购交易数据集
    优质
    该数据集汇集了电子商务平台上丰富的网购交易记录，涵盖商品类别、交易金额及时间等关键信息，适用于销售趋势分析与预测模型构建。 电子商务数据通常被视为商业机密，并不会由私人公司轻易共享。然而，这个特定的数据集来源于 Google Cloud 的 BigQuery 公开资源库中的“thelook_ecommerce”项目。该项目包含七个表格。 该数据涵盖了2019年至2024年间的所有交易信息，记录了全球范围内的消费者购买行为。这家公司在产品种类方面非常广泛，包括服装和配饰等适合所有年龄段的产品，并且其主要客户分布在美国、中国以及巴西等地。 此外，在“事件表”的基础上还创建了一个附加数据表来追踪那些在单一会话内完成购物的用户活动情况。此表格记录了关键信息，比如当一个用户首次与网站互动的时间（标记为序列号1），最终购买行为发生的具体日期和时间，还有相应的会话ID及其对应的序列号码。
  • 15万条二手车销售数据集
    优质
    本数据集包含超过15万条详尽的二手车销售记录，涵盖车型、年份、里程数及售价等关键信息，为汽车市场分析与预测提供坚实的数据支持。 二手车交易数据总计15万行，包含以下字段：SaleID、name（卖家名称）、regDate（注册日期）、model（车型）、brand（品牌）、bodyType（车身类型）、fuelType（燃料类型）、gearbox（变速箱类型）、power（动力输出）、kilometer（行驶里程）、notRepairedDamage（未修复的损坏情况）、regionCode（地区代码）、seller（卖家信息）、offerType（报价类型）和creatDate（创建日期），以及交易价格。
  • BigMart销售数据集
    优质
    简介：BigMart销售数据集包含产品类别、门店信息及历史销售记录等，旨在帮助分析影响销售的因素并预测未来趋势。 著名的BigMart销售数据集。
  • Amazon-Selling-Partner-API-PHP：亚马逊销售伙伴API的PHP客户端
    优质
    Amazon-Selling-Partner-API-PHP是一款专为开发者设计的PHP客户端库，旨在简化对亚马逊销售伙伴API的访问与操作。它提供了一系列功能丰富的工具和便捷的方法，帮助用户轻松实现商品管理、订单处理等自动化任务，从而优化在亚马逊平台上的业务运营效率。 这是Amazon Selling Partner API for PHP的示例。此示例使您可以处理SP API OAuth2.0、签名请求，并调用基于Swagger的源。 要求： - PHP 7.4以上 通信基于特定标准和技术规范。
  • BigMart销售额预测：本数据集收录了2013年的销售记录，涵盖十个不同城市的信息...
    优质
    此数据集包含2013年BigMart公司的销售记录，覆盖十座城市的详尽信息，旨在帮助用户准确预测未来的销售趋势。 BigMart销售预测项目使用了2013年的销售数据集，该数据来自不同城市的十个网点的1559种产品。该项目的目标是建立一个回归模型来预测下一年在这些十家不同的BigMart网店中每一种产品的销售额。此外，这个销售数据集还包含了每个产品和商店的一些属性信息。通过此模型，BigMart可以更好地理解哪些商品特性或店铺因素对提高整体销售额至关重要。 该项目由Harsh Nagoriya创建。