商品零售需求预测数据集ProductRetailDemandPrediction-wahyuardhitama
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 销量分析, 时间序列, 商品销售, 市场营销, 机器学习, 价格影响, 销售数据
数据概述：
该数据集包含商品零售销售数据，记录了商品在不同时间段内的销售情况及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2016年10月31日开始的商品销售数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断其来源于零售市场。
数据维度：数据集包含以下字段：
week：销售发生的时间（周）。
sku：商品唯一标识符。
weekly_sales：每周的销售数量。
feat_main_page：商品是否在主页推荐。
color：商品的颜色。
price：商品价格。
vendor：供应商编号。
functionality：商品功能类别。
数据格式：CSV格式，文件名为data_raw.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于零售行业公开数据，已进行初步的整理和结构化。
该数据集适合用于零售需求预测、销量分析和市场营销策略研究。
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：适用于零售行业销量预测、影响因素分析等研究，如价格弹性分析、促销效果评估等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，可用于优化库存管理、制定定价策略、改善商品推荐等。
决策支持：支持企业进行销售预测和市场分析，从而制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为零售管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律，预测未来销售趋势，并优化零售业务的运营效率。
