商品需求量化分析数据集ProductDemandQuantificationAnalysis-hunter017
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 需求预测, 时间序列分析, 零售数据, 促销活动, 市场分析, 数据挖掘, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自销售平台或零售商的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间内的销售数量，并标注了特殊事件对销售的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2023年2月16日至2023年11月15日的销售记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从特殊事件名称推测可能来自南亚地区。
数据维度：包括“date”（销售日期）、“product”（商品类型）、“quantity”（销售数量）和“special_event”（特殊事件）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sales_data.csv，方便数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于销售平台，已进行初步的数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于商品销售趋势分析、需求预测模型构建和促销活动效果评估。
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：适用于零售经济学、市场营销学等领域的学术研究，如促销活动对商品销量的影响分析、季节性需求预测等。
行业应用：可以为零售企业、电商平台提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、销售预测等方面。
决策支持：支持企业优化供应链管理、提升库存周转率、制定更精准的营销策略。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、商业智能等课程的案例，帮助学生理解需求预测和销售数据分析。
此数据集特别适合用于研究商品销量与日期、商品类型、特殊事件之间的关系，从而帮助用户优化销售策略、提高预测准确性。
