零售价格优化与估计数据集RetailPriceEstimationandOptimizationDataset-felixmutai
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业， 价格优化， 数据集， 市场分析， 机器学习， 销售预测， 经济学， 商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个零售商店的价格估计和优化数据，记录了商品的价格，销量，成本，促销活动等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括每日商品的价格，销量，成本，库存，促销活动，市场因素等变量。还包括价格优化所需的历史销售数据和市场趋势数据。
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：数据来源于多个零售商店的公开销售数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的价格优化，销售预测，成本管理等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，价格策略制定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：适用于零售价格优化，成本控制，销售预测等研究，如价格调整对销量的影响分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在价格策略制定，促销活动优化和库存管理方面。
决策支持：支持零售商店的价格优化和策略制定，帮助商家制定科学的价格调整，促销策略和库存管理决策。
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价格优化，销售预测等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业价格优化的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格调整，优化销售预测和库存管理，提高销售效率和盈利能力。
