零售商品销售额与价格预测数据集RetailProductSalesandPricePredictionDataset-mehul16
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售额预测, 价格分析, 商品销售, 时间序列分析, 市场营销, 数据建模, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况，包括销售额、数量、价格等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间信息，涵盖了多个时间段，具体时间范围未明确，但可用于时间序列分析。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据来源于零售行业，可能涵盖多个地区。
数据维度：数据集包括商品销售相关的多个维度，如销售月份（MONTH）、商店代码（STORECODE）、日期（DAY）、账单ID（BILL_ID）、账单金额（BILL_AMT）、数量（QTY）、价值（VALUE）、价格（PRICE）、商品类别（GRP、SGRP、SSGRP）、品牌（MBRD、BRD）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如Sample Submission.csv、Hackathon_Working_Data.csv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于零售行业，具体来源未明确，但已进行结构化处理，方便用户使用。
该数据集适合用于销售额预测、价格分析、市场趋势分析等研究和应用。
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、市场营销、经济学等领域的研究，如销售预测模型构建、价格弹性分析、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、定价策略制定、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理、定价策略制定，从而优化决策。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额与价格之间的关系，预测未来销售额，优化库存管理和定价策略，从而提升企业的盈利能力。
