零售消费行为分析数据集RetailConsumerBehaviorAnalysisDataset-s100rab
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，消费行为，数据集，时间序列，市场分析，经济学，商业智能，消费者研究
数据概述： 该数据集为Quantium公司的部分清理数据，主要记录了消费者在零售店的购买行为数据，适用于消费行为分析，市场趋势预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括消费者购买记录，涵盖日期，消费者ID，商店编号，商品类别，单品销量，促销活动，天气等变量。还包括行为分析所需的历史购买数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Quantium公司的零售数据清理项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的消费行为分析，市场趋势预测，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于零售消费行为分析，市场趋势预测，促销效果分析等研究，如购买行为的驱动因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业消费行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的行为预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
