商品销售预测与市场影响因素分析数据集ProductSalesForecastingandMarketInfluenceFactorsDataset-sai1881

数据来源：互联网公开数据

标签：商品销售, 需求预测, 零售分析, 时间序列, 市场营销, 促销活动, 节假日, 机器学习

数据概述：该数据集包含多个CSV文件，记录了不同商品在特定零售环境下的销售数据以及相关的市场影响因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含年、月、日等时间维度信息，可用于时间序列分析。地理范围：数据覆盖多个商店和州，但未明确具体地理位置，可用于区域销售分析。数据维度：数据集包括商品ID、部门ID、类别ID、商店ID、州ID、销售量（demand）、销售价格（sell_price）、日期（date）、星期（week）、月份（month）、年份（year）、促销活动（event_name_1, event_type_1, event_name_2, event_type_2）、是否提供SNAP福利（snap_CA, snap_TX, snap_WI）等。数据格式：CSV格式，文件命名包含不同时间粒度（如Month, Week）和版本信息，文件结构包含销售数据、市场活动信息等。来源信息：数据来源于零售行业公开数据，已进行初步的结构化处理，方便分析。该数据集适合用于销售预测、市场营销策略分析、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：适用于零售销售预测、时间序列分析、市场营销活动效果评估等学术研究，例如研究促销活动对销售额的影响、节假日对商品需求的影响等。行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测、库存管理、定价策略优化、促销活动规划等方面。决策支持：支持零售企业进行销售预测、制定市场营销策略、优化供应链管理等决策。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。此数据集特别适合用于探索商品销售的规律与趋势，分析市场营销活动的影响，以及优化销售预测模型，从而提升决策的科学性和精准性。