电子商务数据集DirtyE-commerceDataEDAR数据集-nynkeugerard
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，数据分析，数据清洗，机器学习，销售分析，商业智能，零售业，数据集
数据概述：该数据集包含来自电子商务平台的销售数据，记录了产品的销售情况，价格，类别等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个电子商务平台上的销售数据，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括产品ID，产品名称，销售数量，销售价格，销售日期，产品类别，库存，促销活动，用户评价等变量。
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：数据来源于多个电子商务平台的公开销售数据，并已进行初步的数据清洗和标准化。
该数据集适合用于电子商务销售分析，商业智能，市场预测等领域的应用，尤其在数据清洗，机器学习模型训练和时间序列预测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：适用于电子商务销售预测，库存管理，促销效果分析等研究，如销量波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为电子商务行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务企业的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数据清洗，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电子商务销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
