Everlytics数据集转换任务-商品销售数据-时间聚合与标签拆分-sauhardsaini
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售,时间序列,数据聚合,标签拆分,Python,数据清洗,CSV,转换任务
数据概述：
本数据集是对商品销售数据进行处理后的结果。原始数据来源于CSV文件，记录了商品销售的详细信息，包括商品ID、销售额、以及多种标签。原始数据的时间粒度为5毫秒，每个商品的所有标签都集中在一行中。
本数据集经过了以下转换：
- 标签拆分： 原始数据中所有标签都集中在一行中，被拆分成每行一个标签的形式，方便单独分析每个标签的影响。例如，原始数据中的
ItemId字段被拆分为tag__id。
- 时间聚合： 将5毫秒的时间粒度聚合到10秒的时间粒度，采用
MAX函数作为聚合函数，即在10秒的时间窗口内，取销售额的最大值。
数据用途概述：
该数据集适用于商品销售数据的深入分析，可以用于以下场景：
- 标签分析： 分析不同标签对商品销售额的影响，例如，研究特定商品类别或促销活动对销售额的贡献。
- 时间序列分析： 分析商品销售额随时间的变化趋势，识别销售高峰和低谷，预测未来销售额。
- 数据可视化： 通过可视化手段，展示销售额的变化趋势，标签的分布情况等，增强对数据的理解。
- 模型训练： 可用于训练预测模型，例如，预测未来一段时间内的销售额。
