商品促销与销售预测数据集ProductPromotionandSalesForecastingDataset-gmhost
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 促销活动, 销售预测, 商品属性, 零售分析, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品促销活动和销售数据，记录了商品SKU（库存量单位）的促销信息、销售数量、价格、以及商品属性等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2016年至2018年初。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测来源于特定零售商的销售数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了商品SKU的促销信息（date, item_sku_id, item_third_cate_cd, promotion_type），商品基本信息（item_sku_id, item_first_cate_cd, item_second_cate_cd, item_third_cate_cd, brand_code），销售数据（item_sku_id, dc_id, date, quantity, vendibility, original_price, discount），商品属性（item_sku_id, attr_cd, attr_value_cd），以及商品销量分位数等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的零售数据，已进行结构化处理，方便进行分析和建模。
该数据集适合用于商品销售预测、促销活动效果评估、以及市场营销策略优化。
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：适用于零售行业销售预测、促销活动效果评估、商品需求分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为零售商、电商平台等提供数据支持，特别是在优化促销策略、预测销售额、管理库存等方面。
决策支持：支持零售企业进行更精准的销售预测，优化定价策略，提升市场竞争力。
教育和培训：作为零售数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索促销活动与销售额之间的关系，预测未来销售趋势，并优化促销活动方案，从而提升销售业绩。
