交易数据挖掘预处理数据集PreprocessedDatasetTransactionsDataming-brogaming
数据来源：互联网公开数据
标签：交易数据，数据挖掘，数据集，预处理，机器学习，商业分析，零售业，数据分析
数据概述：该数据集包含来自多个零售商家的交易数据，经过预处理，适用于数据挖掘和商业分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据覆盖了中国大陆多个城市的零售商店，具体包括多个商圈和连锁店。
数据维度：数据集包括每日交易数据，涵盖日期，商店编号，商品类别，单品销量，顾客ID，支付方式，促销活动，天气等变量。
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：数据来源于多个公开的零售商家交易记录，并进行了标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的交易数据分析，商业分析，市场趋势预测等领域，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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：适用于交易模式分析，顾客行为研究，市场趋势预测等研究，如购买频率分析，交叉销售策略研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，顾客细分和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，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交易数据分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业交易数据的规律与趋势，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。
