零售销售交易数据集RetailSalesTransactionsDataset-prabhashwaral
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售交易，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述：该数据集包含来自零售商店的销售交易记录，适用于销售预测，库存管理，客户行为分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021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：数据集包括每笔交易的详细信息，涵盖交易日期，商店编号，商品编号，商品类别，交易金额，客户编号，支付方式，促销活动等变量。
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：数据来源于零售企业的公开销售记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测，客户行为分析，库存管理等领域的应用，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：适用于零售销售预测，库存管理，客户行为分析等研究，如销售波动的原因分析，市场趋势预测，客户偏好研究等。
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，客户关系管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店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，提高客户满意度。
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，客户行为建模等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业销售交易的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和客户关系管理，提高销售效率和盈利能力。
