零售商品销售影响因素分析数据集RetailProductSalesInfluencingFactorsDataset-divayml
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 市场营销, 价格分析, 促销活动, 经济指标, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售商的数据，记录了商品销售额的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2010年到2012年。
地理范围：数据覆盖多个零售商店，具体商店位置未明确指出。
数据维度：数据集包括商店编号（Store）、日期（Date）、温度（Temperature）、燃油价格（Fuel_Price）、促销活动（MarkDown1-MarkDown5）、消费者价格指数（CPI）、失业率（Unemployment）以及是否为假日（IsHoliday）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如Features data set.csv、sales data-set.csv、stores data-set.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、市场营销策略分析、以及经济环境对零售业影响的研究。
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：适用于零售行业销售影响因素分析、时间序列预测等研究，例如分析促销活动对销售额的影响、以及宏观经济指标对销售的影响。
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、定价策略等方面。
决策支持：支持零售企业制定更有效的市场营销策略，优化促销活动，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业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行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与多种因素之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化促销策略等目标。
