零售商品价格与促销数据分析数据集RetailMerchandisePriceandPromotionDataAnalysis-sarakuma
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 价格分析, 促销活动, 商品信息, 时间序列分析, 数据挖掘, 市场营销, 供应链管理
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了商品的价格、促销信息以及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间信息，可以进行时间序列分析，具体时间跨度未明确，但包含了生效日期和失效日期，可能涵盖多年数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含了地点（LOCATION_KEY）信息，可以进行区域性分析。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如MERCHANDISE_KEY (商品标识), LOCATION_KEY (地点标识), EFFECTIVE_DATE (生效日期), EXPIRATION_DATE (失效日期), PRICE_VALUE_TYPE (价格类型), PRICE_POINT (价格点), PRICE_PCT_OFF (折扣百分比), VENDOR (供应商), STYLE (款式), COLOR (颜色), SIZE (尺码), PRICE_LEVEL (价格等级), DEPARTMENT (部门), CLASS (类别), 以及CURRENT_RETAIL (当前零售价)和ORIGINAL_RETAIL (原价)等，提供了丰富的商品价格和促销信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为markDownscsv，方便数据分析和处理。数据集中还包含TXT文件，可能包含供应商或商品的补充信息。
来源信息：数据来源于零售行业，经过了清洗和整理，可用于深入的数据分析。
该数据集适合用于零售行业的价格分析、促销效果评估、商品销售预测等。
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策略研究、促销活动效果评估、消费者行为分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在定价优化、促销活动策划、库存管理等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略、优化供应链管理、提升盈利能力。
教育和培训：作为零售数据分析、市场营销、供应链管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品价格、促销活动与销售额之间的关系，帮助用户优化定价策略、提升市场竞争力。
