纯OTC药品销售数据集ProcessTimePureOTCHRSV28-FEB112020-omnamahshivai
数据来源：互联网公开数据
标签：OTC药品，销售数据，时间序列，零售业，数据分析，机器学习，市场研究，商业智能
数据概述：该数据集包含来自PureOTC公司关于非处方药（OTC）药品的销售数据，记录了药品销售的相关时间序列信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的零售商店和药店。
数据维度：数据集包括药品的销售时间、药品编号、销售数量、销售额、销售地点等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于PureOTC公司的公开销售报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测、市场分析、商业智能等领域的应用，尤其在时间序列分析、机器学习模型训练等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于药品销售趋势分析、库存管理、市场预测等研究，如药品销量波动的原因分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测、库存优化和市场策略制定方面。
决策支持：支持药品销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货、定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索OTC药品销售的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和市场策略，提高销售效率和盈利能力。
