商品价格预测数据集Gi-PredDataset-aarogyabhandari
数据来源：互联网公开数据
标签：商品价格，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： 该数据集记录了多种商品的历史价格数据，适用于商品价格预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的商品价格，包括线上和线下销售渠道。
数据维度：数据集包括每日价格数据，涵盖日期，商品编号，商品类别，价格，销量，促销活动，库存等变量。还包括价格预测所需的历史价格数据和市场因素。
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：数据来源于公开的市场研究报告和销售数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于商品价格预测，市场分析，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：适用于商品价格波动分析，市场趋势预测等研究，如价格变化的原因分析，季节性因素的影响等。
行业应用：可以为零售商，供应商提供数据支持，特别是在价格策略制定，库存管理和促销活动规划方面。
决策支持：支持商品价格的预测和策略优化，帮助商家制定科学的价格策略，提高销售业绩。
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商品价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
