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verify-tag欧洲数字时装店运营模拟数据集(含 7 个关系表 电商 移动应用场景)支持销售分析 库存模拟 客户细分

数字时装店数据集欧洲电商运营数据服装销售模拟数据客户行为分析数据集促销活动影响分析数据RFM 分析数据集

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数据标识:D17519638923364320

发布时间:2025/07/08

数据描述

本数据集为完全虚构的教育用途数据,由好奇的数据分析师创建,旨在模拟多个欧洲国家 / 地区纯电商及移动应用运营的虚构时装店运营情况。包含 7 个干净、一致且互连的关系表,涵盖客户、销售、销售物品、产品、库存、活动、渠道等多维度信息,能真实反映数字零售领域数据专业人士面临的实际挑战。适用于构建交互式销售仪表板、计算经营指标、分析促销活动影响、模拟库存状况、评估渠道性能、进行客户细分等多种数据分析任务,为数字时尚行业的学习与研究提供有力支持。

产品基本信息

  • 数据构成:包含 7 个关系表,分别为 customers(1000 行,4 列)、sales(905 行,7 列)、sales_items(2253 行,13 列)、products(500 行,9 列)、stock(1000 行,3 列)、campaigns(7 行,7 列)、channels(2 行,2 列)。
  • 数据场景:模拟欧洲多个国家 / 地区仅通过电子商务和移动应用程序运营的虚构时装店业务。
  • 数据特点:结构清晰,表间相互关联,干净且一致;专为教育目的设计,贴合数字零售实际挑战;可用性达 7.06,采用 Attribution-NonCommercial 4.0 International(CC BY-NC 4.0)许可。
  • 数据格式:包含 dataset_fashion_store_campaigns.csv 等 CSV 格式文件(示例文件大小 558 字节)。

产品使用说明

1、使用前需确保设备安装支持 CSV 格式的软件(如 Excel、Python 的 Pandas 库、R 语言等),以便读取和处理 7 个关系表数据,可通过表间关联字段(如客户 ID、产品 ID 等)进行联合分析。
2、可提取 sales 和 sales_items 表数据,按国家、渠道、类别等维度统计销售情况,计算平均客单价、利润率等指标;结合 campaigns 表,分析不同促销活动对销售 volume 和收入的影响。
3、利用 stock 表数据可模拟缺货场景,结合销售数据估算潜在财务损失;通过 customers 表与 sales 表关联,基于购买行为进行客户细分及流失分析,或应用 RFM 分析确定高价值客户。
4、使用时需遵守 CC BY-NC 4.0 许可要求,仅限非商业用途,且需适当署名,不得用于商业盈利活动。

应用场景

1、高校教育领域可将该数据集用于电子商务、数据分析等课程的教学案例,引导学生通过实际操作理解数据关联、掌握销售分析、客户细分等方法,提升数据处理与业务解读能力。
2、数字零售从业者可借助此数据集进行技能练习,如构建 ETL 数据管道实现数据摄取、转换与可视化,模拟真实业务中的数据分析流程,为实际工作中的决策提供思路参考。
3、数据分析师 portfolio 项目可采用该数据集展示分析能力,通过完成销售仪表板制作、促销活动效果评估、客户价值排序等任务,体现对数字时尚行业业务逻辑的理解与数据分析实战能力。

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产品来源

该数据集由一位关注数字零售挑战的数据分析师出于教育目的创建,作为 portfolio 项目的一部分,旨在通过模拟欧洲数字时装店的运营数据,帮助学习者和从业者理解数字时尚行业的数据分析场景。数据集完全虚构,未指定更新频率,以 CSV 格式呈现 7 个关系表,为非商业性的教育与技能提升提供实用数据资源。

验证报告

以下为卖家选择提供的数据验证报告:

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