零售商品价格优化分析数据集RetailProductPriceOptimizationAnalysis-hafizaanammasood
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 价格优化, 商品分析, 销售预测, 时间序列, 市场营销, 机器学习, 成本分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了商品的销售价格、销量、成本以及其他相关特征，旨在为价格优化和销售预测提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年5月至2018年9月。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但根据商品类别和竞争对手信息，推测可能来源于特定市场或电商平台。
数据维度：数据集包含商品ID、商品类别、月度销售数据、总价、运费、单价、商品描述长度、商品图片数量、商品重量、评分、顾客数量、工作日销售量、周末销售量、节假日销售量、月份、年份、销售额、体积、竞争对手价格、竞争对手评分、竞争对手运费等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为retail_price.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于分析商品价格与销量之间的关系，以及预测未来销售额。
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：适用于零售市场分析、价格弹性分析、销售预测等方面的学术研究，例如探索价格变动对销量的影响。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在定价策略制定、促销活动效果评估、库存管理优化等方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策制定，例如优化商品价格，提升销售额和利润率。
教育和培训：作为市场营销、零售管理、数据分析等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员了解实际业务场景。
此数据集特别适合用于探索商品价格、销量、市场环境等因素之间的关系，帮助用户实现优化定价策略、提升销售业绩等目标。
