零售原始数据精简数据集RetailRawReducedDataset-yuniartamanurung
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，原始数据，数据集，销售分析，时间序列，机器学习，商业智能，数据清洗
数据概述： 该数据集包含零售行业的原始数据，经过精简处理后保留了核心信息，适用于销售分析，时间序列研究和机器学习任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，包括不同城市和地区的零售点。
数据维度：数据集包括每日销售数据，涵盖日期，商店编号，商品类别，单品销量，销售额，库存量，促销标志等变量。数据已进行初步清洗，去除冗余信息和异常值。
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：数据来源于零售行业的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售分析，时间序列预测，库存管理和促销效果评估等领域，尤其在机器学习模型训练和商业智能应用中具有重要价值。
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：适用于零售销售趋势分析，商品需求预测，促销效果评估等研究，如季节性销售波动分析，热销商品识别等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测，库存优化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。
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零售数据分析，时间序列预测等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业销售规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
