零售商品销售与门店特征分析数据集RetailSalesandStoreFeaturesAnalysisDataset-deependraparichha
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 门店特征, 市场营销, 时间序列分析, 经济指标, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的销售数据和门店相关特征，记录了不同门店的销售业绩、商品促销信息、以及宏观经济指标等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2010年到2012年的销售情况，涵盖了三年时间。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但包含了多个门店的销售数据及相关特征。
数据维度：数据集包括三个主要文件，分别包含门店特征、销售数据和商品促销信息。具体字段包括：门店编号（Store），日期（Date），温度（Temperature），燃油价格（Fuel_Price），促销信息（MarkDown1-5），消费者价格指数（CPI），失业率（Unemployment），是否为假日（IsHoliday）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业的公开数据，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、市场分析、以及探索影响销售额的关键因素等研究。
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：适用于零售行业销售预测、促销活动效果评估、以及宏观经济因素对销售影响的研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行基于数据的决策，例如优化促销策略、调整商品定价、以及预测未来的销售趋势。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、以及市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与门店特征、促销活动、以及宏观经济指标之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理、以及提升市场营销效果等目标。
