时尚商品销售预测数据集_Fashion_Product_Sales_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 商品推荐, 用户行为, 市场分析, 顾客分析, 机器学习, 时尚服饰
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售商的数据，记录了商品信息、顾客信息和交易数据，用于构建销售预测模型和进行用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据交易数据推测为零售商一段时间内的运营数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为零售商的销售市场。
数据维度：
articles.csv：商品信息，包括商品ID、商品名称、产品类型、颜色、类别等。
customers_rakus.csv：顾客信息，包括顾客ID、年龄、会员状态、邮政编码等。
transactions_rakus_train.csv：交易数据，包括交易日期、顾客ID、商品ID、价格、销售渠道等。
sample_submission_rakus_latest.csv：提交样本，包含顾客ID和预测结果。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于时尚零售商的销售记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于销售预测、商品推荐、顾客细分等研究和应用。
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、市场营销、消费者行为等领域的学术研究，如商品销售预测、顾客购买行为分析、个性化推荐算法研究等。
行业应用：为时尚零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、营销策略制定、用户画像构建等方面。
决策支持：支持零售商进行销售预测、优化商品组合、制定促销活动、提升顾客满意度。
教育和培训：作为零售数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、顾客购买偏好，帮助用户实现销售额增长、优化库存管理、提升顾客忠诚度等目标。
