商品销售数据分析数据集ProductSalesDataAnalysis-mayankgupta96
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售分析, 市场营销, 产品分类, 品牌分析, 销售预测, 数据挖掘, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售信息，包括商品属性、品牌、类别、用户评价和销售日期等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖多个年份的商品销售情况。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为线上或线下零售渠道的销售数据。
数据维度：数据集包括“Product”（商品ID）、“Product_Brand”（商品品牌）、“Item_Category”（商品类别）、“Subcategory_1”（一级子类别）、“Subcategory_2”（二级子类别）、“Item_Rating”（用户评分）、“Date”（销售日期）和“Selling_Price”（销售价格）等字段。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv和Test.csv两个文件，Test.csv缺少Selling_Price字段，可用于模型测试。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于零售销售数据分析、市场趋势分析、产品推荐和销售预测等应用。
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、市场营销和消费者行为研究，如商品销售趋势分析、用户评价与销售额关系研究等。
行业应用：可以为零售企业、电商平台提供数据支持，特别是在产品定价、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、制定促销策略、优化产品组合和提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、商业智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析消费者偏好，帮助用户实现优化销售策略、提升市场竞争力等目标。
