模拟阿迪达斯电商销售数据集

背景描述

重要声明：本数据集完全由算法生成，所有数据均为虚构，与实际阿迪达斯公司或其电商平台无任何关联。 数据集模拟了电商平台的运营场景，创建了合理的用户购买行为模式和产品销售表现数据，这些虚构数据遵循了电商销售的一般规律，包括季节性波动、促销活动影响等特征，专门用于数据分析教学、算法练习和商业智能演示。

数据说明

本模拟数据集包含两个主要文件：

1. 阿迪达斯用户数据.csv (虚构数据)

• 用户ID：虚构的用户唯一标识符
• 性别：模拟的用户性别（男/女）
• 年龄：模拟的用户年龄
• 是否会员：模拟的会员状态（是/否）
• 常用省份：模拟的用户地址所在省份

2. 阿迪达斯订单数据.csv (虚构数据)

• 订单ID：虚构的订单唯一标识符
• 用户ID：虚构的下单用户ID，可与用户数据关联
• 下单时间：模拟的订单创建时间
• 商品大类：模拟的产品主分类（如运动鞋、运动服装等）
• 商品子类：模拟的产品细分类别
• 商品名称：虚构的产品名称
• 单价：模拟的商品价格（元）
• 购买数量：模拟的购买数量
• 订单总额：计算的订单总金额（元）
• 是否会员：模拟的会员状态（是/否）
• 收货省份：模拟的收货地址省份
• 收货城市：模拟的收货地址城市

数据来源

本数据集完全由算法合成生成，不包含任何实际的交易记录或个人信息。数据生成过程中模拟了合理的分布特性和相关性，以反映电商销售的典型模式。数据包含模拟的全年销售周期，包括常见促销活动期间（如模拟的双11、618等）的销售情况。

问题描述

尽管使用的是虚构数据，此数据集仍可用于练习以下数据分析技能：

1. 用户行为分析演练：
   • 模拟不同人群的购买偏好分析
   • 会员与非会员购买行为比较
   • RFM模型应用与用户价值分析
2. 销售模式分析练习：
   • 模拟产品类别销售趋势分析
   • 销售额季节性波动分析
   • 地域销售特点分析
3. 促销效果评估练习：
   • 模拟促销活动效果分析
   • 用户群体对促销的响应分析
   • 促销策略优化思路
4. 推荐系统开发实践：
   • 基于模拟用户行为的商品推荐算法练习
   • 关联商品分析方法应用

该模拟数据集专为数据分析学习、教学演示和算法实践而设计，提供了一个无需担忧数据隐私问题的完整电商分析环境。再次强调，所有数据均为虚构，仅用于教学和练习目的。