促销活动销售额提升预测数据集_Promotion_Sales_Uplift_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：促销活动, 销售预测, 零售分析, 市场营销, 时间序列分析, 机器学习, 客户行为, 价格策略
数据概述：
该数据集包含来自零售商的促销活动相关数据，记录了促销活动对商品销售额提升的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年5月18日至2021年5月21日，共计数天。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但根据数据内容推测为零售商的销售数据。
数据维度：
20210518_checks.csv：包含客户交易数据，包括客户ID、日期、商店ID、交易ID、时间、商品SKU、促销ID、交易位置、销售数量、供应商价格、销售价格和地区名称。
20210518_hierarchy.csv：包含商品层级信息，包括商品SKU以及商品在不同层级的分类。
20210518_uplift.csv：包含促销活动带来的销售额提升值，包括促销活动ID和销售额提升值。
20210521_offers.csv：包含促销活动信息，包括促销类型、促销活动ID、商品SKU、开始日期、结束日期和训练/测试分组。
20210521_sample_submission.csv：提供一个示例的提交文件，包含促销活动ID和预测的销售额提升值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售商的销售和促销活动记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售额提升预测、促销活动效果评估以及客户行为分析。
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：适用于市场营销和零售领域的学术研究，如促销活动效果评估、客户购买行为分析等。
行业应用：可以为零售商和电商平台提供数据支持，特别是在促销活动策划、定价策略优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的促销策略，优化销售额，提高盈利能力。
教育和培训：作为市场营销、数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解促销活动对销售的影响。
此数据集特别适合用于预测促销活动对销售额的提升效果，帮助用户优化促销活动，提升销售业绩。
