电子商务销售回归数据集E-commerceRegressionDataset-titussamuelraj
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，销售预测，数据集，回归分析，机器学习，市场分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自电子商务平台的销售数据，记录了商品的销售情况，价格，促销活动等信息，适用于销售预测和回归分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据涵盖了多个电子商务平台上的商品销售数据，主要来自不同城市和地区的电商平台。
数据维度：数据集包括每日销售数据，涵盖日期，商品编号，商品类别，单价，销售数量，促销活动，广告投入等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个电子商务平台的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务行业的销售预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电子商务销售预测，市场趋势分析，促销效果评估等研究，如销售波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为电子商务行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务行业销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
