零售商品价格与销售数据分析数据集RetailProductPriceandSalesDataAnalysis-aniketdsaai
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 价格分析, 商品销售, 时间序列, 市场分析, 促销策略, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售渠道的商品价格与销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售价格和销售量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“week_id”字段，可推断出数据记录了以周为单位的时间序列信息。
地理范围：数据覆盖了多个零售门店，包括不同州（state）的门店。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
product_prices：outlet（门店编号）、product_identifier（商品标识）、week_id（周编号）、sell_price（销售价格）。
datacsv：date（日期）、product_identifier（商品标识）、department_identifier（部门编号）、category_of_product（商品类别）、outlet（门店编号）、state（州）、sales（销售额）。
数据格式：CSV格式，包含product_prices-xxx.csv、datacsv.csv、date_to_week_id_map-xxx.csv等多个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业，具体来源未明确，但数据已进行初步结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于零售行业销售分析、价格优化、促销活动效果评估等研究。
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、市场营销、供应链管理等领域的学术研究，如价格弹性分析、销售预测模型构建等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在定价策略制定、促销活动效果评估、库存管理优化等方面。
决策支持：支持零售商的决策制定，如调整产品价格、优化促销活动、改善库存管理等，从而提升销售额和利润。
教育和培训：作为零售管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的运作机制。
此数据集特别适合用于探索商品价格与销售额之间的关系，以及不同商品类别、门店和时间因素对销售的影响，帮助用户实现销售额最大化、利润最大化等目标。
