商品零售需求预测数据集ProductRetailDemandForecasting-mayankgupta96
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 需求预测, 商品销售, 时间序列分析, 市场分析, 价格数据, 销售数据, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况，包括销售数量、价格、促销信息等，适用于预测商品需求和分析销售趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了商品销售的时间范围，具体时间跨度未明确指出，但包含每周的销售数据。
地理范围：数据未明确指出具体的地理范围，但包含了不同商店的销售数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：record_ID（记录ID），week（销售周），store_id（商店ID），sku_id（商品ID），total_price（总价），base_price（基础价格），is_featured_sku（是否为特色商品），is_display_sku（是否为展示商品）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售商的销售记录，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于商品销售预测、价格敏感度分析和促销活动效果评估等。
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：适用于市场营销、零售管理和供应链管理等领域的学术研究，例如分析价格对销量的影响、评估促销活动的效果等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在优化库存管理、制定定价策略、预测销售额等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理和市场营销决策，帮助企业提升运营效率和盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、市场营销和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的销售规律。
此数据集特别适合用于探索商品销售与价格、促销等因素之间的关系，帮助用户实现销售预测、优化库存管理、提升市场营销效果等目标。
