电商平台商品销售数据分析数据集E-commerceProductSalesData-ytsang
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 零售, 商品销售, 市场分析, 价格, 促销, 品牌, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品销售数据，记录了商品的基本属性、销售表现、价格、促销信息以及其他相关指标，可用于深入分析商品销售规律和市场趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为一段时间内的商品销售记录。
地理范围：数据覆盖多个国家，包括英国（UK）和德国（Germany）等，可能代表全球电商市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
ProductID：商品唯一标识符。
ProductCategory：商品类别。
Brand：商品品牌。
Color：商品颜色。
Size：商品尺寸。
Season：商品季节。
Material：商品材质。
Country：商品销售国家。
Price：商品价格。
Discount：商品折扣。
Rating：商品评分。
Reviews：商品评论数量。
ShippingCost：运费。
Inventory：库存数量。
Promotion：是否有促销活动。
SalesVolume：销售量。
ProfitMargin：利润率。
CostPerUnit：单位成本。
AdBudget：广告预算。
SalesRank：销售排名。
MonthlySales：月销售额。
数据格式：CSV格式，文件名为ecommerce_dataset.csv，方便数据处理与分析。
该数据集适用于探索电商平台商品销售的各种影响因素，并进行市场预测和策略优化。
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：适用于市场营销、商业分析等领域的研究，如商品销售影响因素分析、价格敏感度分析、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为电商平台、零售商和品牌商提供数据支持，用于优化商品定价、库存管理、市场推广、用户行为分析等。
决策支持：支持企业制定数据驱动的销售策略，提升盈利能力，优化运营效率。
教育和培训：作为商业分析、市场营销、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解电商行业动态。
此数据集特别适合用于分析商品属性与销售业绩之间的关系，评估促销活动的效果，预测市场趋势，从而帮助用户优化决策，提升市场竞争力。
