Global Superstore Dataset|全球零售数据集|销售分析数据集

该数据集包含了一个全球在线零售商的销售数据，用于分析和解答商业问题，如各国家的利润、产品销售情况等。

This dataset comprises sales data from a global online retailer, designed for analyzing and addressing business inquiries such as profit margins across different countries and product sales performance.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Global Superstore Project

数据集目的

分析Global Superstore的数据集，以回答一系列商业问题，帮助管理层做出提高业绩和盈利的决策。

数据集内容

数据集包含三个主要的工作表：

1. Order Sheet

   • 包含订单数据，具体字段包括：Row ID, Order ID, Order Date, Ship Date, Ship Mode, Customer ID, Customer Name, Segment, City, State, Country, Postal Code, Market, Region, Product ID, Category, Sub-Category, Product Name, Sales, Quantity, Discount, Profit, Shipping Cost, Order Priority。

2. Returns Sheet

   • 跟踪和管理产品退货，主要字段包括：Returned, Order-ID, Market。

3. People Sheet

   • 包含员工信息及其关联的地区，主要字段包括：People, Region。

数据集处理

数据集在Excel中已经过初步清洗，随后转换为CSV格式，并导入到MySQL Workbench中进行进一步分析。

商业问题

数据集分析旨在回答以下商业问题：

1. 哪些国家在2014年为Global Superstore创造了最高的总利润？
2. 美国哪些子类别的平均运输成本最高？
3. 评估尼日利亚2014年的盈利能力，并与其他非洲国家比较。
4. 确定东南亚最不盈利的产品子类别。
5. 美国哪个城市的平均利润最低？
6. 澳大利亚哪个产品子类别的平均利润最高？
7. 哪些客户退回了商品，他们的客户细分是什么？哪些客户最有价值，他们购买了什么？

分析工具

使用SQL进行数据查询，Excel和Power BI进行数据可视化和分析。

技能应用

项目中应用了数据清洗、数据导入、SQL查询、数据可视化和商业分析等技能。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Global Superstore Dataset的构建基于全球在线零售商Global Superstore的订单数据，涵盖了来自147个国家的超过10,000种产品。数据集以Excel电子表格的形式呈现，包含三个主要工作表：订单表、退货表和人员表。订单表详细记录了每个订单的各项信息，如订单ID、订单日期、发货日期、客户信息、产品类别、销售数据、利润等。退货表跟踪了被退回的产品及其相关订单信息，而人员表则包含了员工及其所在区域的信息。数据在收集时已经过初步清理，随后通过Excel标准化并转换为CSV格式，便于导入MySQL Workbench进行进一步分析。

使用方法

使用Global Superstore Dataset时，用户可以通过导入CSV文件到MySQL Workbench或其他数据库管理系统中，进行数据查询和分析。数据集中的订单表、退货表和人员表可以通过SQL查询进行关联分析，以回答特定的业务问题。例如，用户可以查询特定国家或地区的利润情况，分析不同产品类别的销售表现，或评估特定区域的运营效率。此外，数据集还可以用于数据可视化，通过Power BI等工具生成图表，直观展示分析结果，帮助管理层做出更明智的决策。

背景与挑战

背景概述

Global Superstore Dataset是由位于纽约的全球在线零售商Global Superstore提供的数据集，旨在通过分析其全球业务数据来优化运营和盈利能力。该数据集包含了来自147个国家的超过10,000种产品的订单信息，涵盖了办公用品、家具和技术产品三大类别。数据集的创建目的是通过分析订单、退货和员工区域等信息，帮助管理层做出更明智的决策。该数据集由一名数据分析师受雇于Global Superstore进行整理和分析，其核心研究问题涉及各国盈利能力、产品子类别的运输成本、特定区域的盈利表现等。该数据集对零售业的数据分析和决策支持具有重要影响，尤其是在全球化运营的背景下。

当前挑战

Global Superstore Dataset在构建和分析过程中面临多个挑战。首先，数据集涉及多个国家和地区的订单信息，如何处理不同地区的数据差异和标准化是一个重要问题。其次，数据集中的退货信息和运输成本分析需要精确的计算和可视化，以帮助管理层理解哪些产品或地区的表现不佳。此外，数据集中的某些字段（如邮政编码）存在缺失，这可能影响地理分析的准确性。最后，如何通过数据分析识别出最不盈利的产品子类别和地区，并提出相应的改进措施，是该数据集面临的主要挑战之一。

常用场景

经典使用场景

Global Superstore Dataset的经典使用场景主要集中在商业分析和决策支持领域。通过分析订单、退货和人员数据，研究者可以深入了解全球零售业务的运营状况，识别高利润市场和产品，优化物流和供应链管理，以及评估不同地区的盈利能力。例如，该数据集可用于回答关键业务问题，如哪些国家在特定年份贡献了最高利润，哪些产品类别在特定地区表现最佳，以及如何通过调整定价策略和物流成本来提高整体盈利能力。

解决学术问题

Global Superstore Dataset解决了多个重要的学术研究问题，特别是在商业分析和运营管理领域。通过该数据集，研究者可以探讨全球零售业务的盈利模式、市场细分策略、物流成本优化以及客户行为分析。例如，研究者可以分析不同国家或地区的盈利能力差异，识别影响利润的关键因素，如运输成本、折扣策略和产品类别。此外，该数据集还为跨文化商业策略研究提供了丰富的数据支持，帮助学者理解全球化背景下的零售业务挑战与机遇。

实际应用

在实际应用中，Global Superstore Dataset为零售企业提供了强大的数据支持，帮助其优化运营和决策。例如，企业可以利用该数据集分析不同市场的盈利能力，识别高潜力市场并调整产品策略。此外，物流和供应链管理部门可以通过分析运输成本和订单优先级，优化配送路线和资源分配。客户关系管理团队则可以利用退货数据分析客户满意度，改进产品和服务质量。总体而言，该数据集在提升企业运营效率、优化资源配置和增强市场竞争力方面具有显著的实际应用价值。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，全球零售业的数据分析领域中，Global Superstore Dataset因其广泛的国际覆盖和多维度的业务数据而备受关注。该数据集不仅涵盖了订单、退货和人员管理等多个方面，还通过详细的业务问题分析，揭示了全球不同市场的盈利模式和运营挑战。前沿研究主要集中在通过数据挖掘和机器学习技术，优化全球供应链管理、预测市场需求以及提升客户体验。例如，研究者通过分析不同国家和地区的盈利能力，识别出高利润产品和低效市场，进而提出针对性的市场策略调整。此外，该数据集还被用于探索如何通过数据驱动的决策，减少物流成本和提高运营效率，尤其是在新兴市场中的应用。这些研究不仅为Global Superstore提供了战略指导，也为全球零售业的数字化转型提供了宝贵的实践经验。