产品销售及库存数据分析数据集ProductSalesandInventoryDataAnalysis-tranngocphuonghieu
数据来源：互联网公开数据
标签：销售数据, 库存数据, 供应链管理, 零售分析, 产品销售, 时间序列分析, 数据整合, 市场预测
数据概述：
该数据集包含来自特定零售商的产品销售与库存信息，记录了产品的销售数量、成本、价格以及库存数量等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2022年全年及部分后续时间段的销售和库存情况。
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网络覆盖范围。
数据维度：
销售数据（sales.csv）：包括月份、周、站点、分支机构ID、渠道ID、分销渠道、销售数量、成本价、净价、客户ID和产品ID等。
库存数据（tonkho.csv）：包括工厂、年份、周、库存地点、数量、总金额和产品ID等。
数据格式：CSV格式，包括sales.csv和tonkho.csv两个文件，便于数据分析和整合。
来源信息：数据来源于零售商的内部运营数据，经过了脱敏处理。
该数据集适合用于销售趋势分析、库存优化、供应链管理和市场预测等。
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：适用于零售行业销售与库存相关的学术研究，如销售预测、库存优化模型、价格弹性分析等。
行业应用：可以为零售企业、电商平台和供应链管理公司提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理优化、供应链效率提升等方面。
决策支持：支持企业在产品定价、促销活动、库存管理等方面的决策制定，实现数据驱动的业务优化。
教育和培训：作为零售管理、供应链管理和数据分析等课程的实训材料，帮助学生和从业者深入理解零售业务。
此数据集特别适合用于探索销售与库存之间的关系，分析销售额与库存周转率，预测未来销售趋势，帮助用户实现更精准的库存管理和更有效的销售策略。
