服装零售销售数据分析数据集ApparelRetailSalesDataAnalysis-suleymangoksen
数据来源：互联网公开数据
标签：零售销售, 销售预测, 门店分析, 商品销量, 时间序列分析, 库存管理, 市场营销, 业绩评估
数据概述：
该数据集包含来自服装零售行业的销售数据，记录了不同时期、不同门店和不同商品的销售表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但period_id字段暗示了时间序列，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据包含branch_code字段，表明涉及不同门店的销售数据，但未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括period_id（时间周期）、branch_code（门店代码）、product_id（商品ID）、product_code（商品代码）、color（颜色）、size（尺码）、net_quantity（净销量）、lag_7（7天滞后销量）、lag_14（14天滞后销量）、code_volume、p_id_volume、s_p_id_volume、p_id_sales、s_sales、c_ratio、s_ratio、s_s_rate、s_g_s_rate、g_s_rate、s_g_rate、c_s、is_nos、c_w_s_status等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为raw-data.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于服装零售销售预测、库存管理优化和市场营销策略分析。
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：适用于零售管理、供应链管理和市场营销领域的学术研究，如销售预测模型构建、促销活动效果评估等。
行业应用：为服装零售行业提供数据支持，尤其在库存管理、门店业绩分析和销售策略优化方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理、定价策略和市场推广等方面的决策。
教育和培训：作为零售管理、市场营销、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据特征。
此数据集特别适合用于探索销售趋势、分析影响销售的关键因素，帮助用户实现销售额提升、库存优化和市场策略调整等目标。
