零售商品销售数据分析数据集RetailGrocerySalesDataAnalysis-drishyabameta
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 商品分析, 价格分析, 销售预测, 市场营销, 客户行为, 供应链管理
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了商品销售的详细信息，包括销售时间、商品描述、数量、价格、促销信息等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了销售时间，具体时间范围未知，但包含日期和时间信息。
地理范围：数据来源于零售商店，具体地理位置信息未明确标注。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：Store_Id（商店ID），Counter_No（收银台编号），Bill_No（账单编号），Date（日期），WEEKDAY（星期），Item_code（商品代码），Item_Descp（商品描述），Qty（数量），SP（单价），Tax（税额），Promo_Stat（促销状态），Disc（折扣），Net_sales（净销售额），Disc_2（第二折扣），Item_Flag（商品标识），Free_bee（赠品），Division（商品部门），CP（成本价），GM（毛利），Category（商品类别），Sub_Category（商品子类别），Counter_Type（收银台类型），Bill_num（账单号）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为bill_all.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售商店的销售记录，已进行结构化处理，便于进一步分析。
该数据集适合用于零售行业销售数据分析、市场趋势研究、客户行为分析和销售预测等。
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：适用于零售行业相关的学术研究，如商品销售模式分析、价格弹性研究、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，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、优化商品组合、提升盈利能力。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售业务。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析促销活动效果，帮助用户优化销售策略，提升运营效率。
