零售商品销售数据分析数据集RetailProductSalesDataAnalysis-sharathshebbar
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 价格分析, 销售预测, 利润分析, 商品管理, 市场趋势, 时间序列
数据概述：
该数据集包含零售商品销售数据，记录了商品在特定时间段内的销售情况，包括成本、售价、折扣、销量等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为特定零售商的销售数据。
数据维度：数据集包含“ID”、“Product ID”、“Cost Price”（成本价）、“Selling Price”（售价）、“Discount”（折扣）、“Quantity”（数量）、“Quarters”（季度）、“Year”（年）、“Month”（月）、“Day”（日）、“Date”（日期）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为retail_datasets.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：来源于特定零售商的销售记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于销售数据分析、价格策略研究、销售预测和市场趋势分析等。
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：适用于零售行业销售数据的学术研究，例如价格弹性分析、促销活动效果评估、时间序列预测等。
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、定价策略优化、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，例如优化商品组合、调整价格策略、提升利润等。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等相关课程的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析价格与销量的关系、预测未来销售趋势，从而帮助用户实现销售额增长、利润最大化等目标。
