市场销售数据决策树分析数据集MarketSalesDataDecisionTreeAnalysisDataset-dhanibaharzah
数据来源：互联网公开数据
标签：市场分析, 销售数据, 决策树, 商品销售, 零售业, 数据挖掘, 市场细分, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自零售市场的销售数据，记录了商品销售额、成本、销量等关键指标，用于市场细分和销售预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了1997年3月的销售情况。
地理范围：数据未明确指出具体地区，但提供了商店ID，可以进行进一步的地理位置关联分析。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
full：产品名称与品牌信息。
product_s：具体的产品名称。
product_families：产品所属的类别。
the_date：销售日期。
store_id：商店的唯一标识符。
total_store_sales：商店的总销售额。
total_store_cost：商店的总成本。
total_unit_sales：商店的总销量。
数据格式：CSV格式，文件名为decisison-tree-market.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于市场销售记录，已进行标准化处理，方便用于决策树模型构建。
该数据集适合用于零售行业市场分析、销售预测和客户行为研究。
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：适用于市场营销、零售管理和商业智能等领域的研究，如市场细分、销售预测、客户行为分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售策略制定、库存管理和市场推广方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，例如优化产品组合、改进定价策略和提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场销售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售与市场表现之间的关系，帮助用户构建决策树模型，实现销售额预测、客户分群和市场趋势分析等目标。
