零售商品价格优化分析数据集RetailProductPriceOptimizationAnalysis-pimmadachirawat
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 价格优化, 商品分析, 市场预测, 销售数据, 时间序列, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含零售商品的价格和销售数据，记录了不同商品的销售情况、价格、运费等信息，可用于价格优化和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了商品在特定时间段内的销售信息，具体时间跨度需要进一步核实。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含了商品销售相关的价格和数量信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括产品ID、销售日期、商品类别、销售数量（qty）、总价（total_price）、运费（freight_price）、单价（unit_price）、商品描述长度（product_description_lenght）、商品图片数量（product_photos_qty）、商品重量（product_weight_g）、商品评分（product_score）、顾客数量（customers）、星期几（weekday）、周末（weekend）、是否节假日（holiday）、月份（month）、年份（year）以及竞争对手相关信息（comp_1, ps1, fp1, comp_2, ps2, fp2, comp_3, ps3, fp3）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Retail_Price_Datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行数据结构化。
该数据集适合用于零售价格优化、销售预测、市场分析等研究。
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：适用于零售行业的价格弹性分析、销售预测模型构建、市场趋势研究等。
行业应用：可以为零售商提供数据支持，特别是在优化定价策略、预测销售额、提升利润等方面。
决策支持：支持零售企业进行数据驱动的决策，如调整价格、优化库存、制定促销活动等。
教育和培训：作为零售数据分析、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作机制。
此数据集特别适合用于探索价格、销量、促销活动之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户优化销售策略、提升盈利能力。
