零售媒体投放成本预测数据集RetailMediaCostPredictionDataset-manojs048
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 媒体投放, 成本预测, 销售数据, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了不同商品在特定媒体投放下的销售表现及相关成本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但可推测为一段时间内的销售及投放数据。
地理范围：数据涵盖了销售国家的信息，如销售国家、商店城市和商店州。
数据维度：数据集包含多个维度，包括商品类别（food_category、food_department、food_family），销售数据（store_sales，store_cost，unit_sales），促销信息（promotion_），消费者特征（marital_status，gender，total_children，education，member_card，occupation，houseowner，avg_cars_at home(approx)，avg yearly_income，num_children_at_home），商品属性（brand，SRP，gross_weight，net_weight，recyclable_package，low_fat，units_per_case），商店信息（store_type，store_city，store_state，store_sqft，grocery_sqft，frozen_sqft，meat_sqft，coffee_bar，video_store，salad_bar，prepared_food，florist），以及媒体投放相关信息（media_type，cost）。
数据格式：CSV格式，文件名为media prediction and its cost.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行结构化处理。
该数据集适合用于市场营销分析、销售预测和成本优化。
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、零售管理等领域的研究，如媒体投放效果评估、销售预测模型构建、消费者行为分析等。
行业应用：可以为零售企业、广告公司等提供数据支持，尤其在优化媒体投放策略、提升销售额、控制营销成本等方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的营销决策，例如预算分配、渠道选择和促销活动设计。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等相关课程的案例分析素材，帮助学生和从业者理解实际业务场景。
此数据集特别适合用于探索媒体投放成本与销售额之间的关系，以及不同因素对销售表现的影响，从而帮助用户优化营销策略，提高投资回报率。
