食品销售数据分析数据集FoodSalesDataAnalysis-andrsulloa
数据来源：互联网公开数据
标签：食品销售, 零售分析, 时间序列分析, 价格分析, 销售预测, 市场趋势, 促销活动, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售渠道的食品销售数据，记录了特定时间段内的食品销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年5月22日至2016年5月22日。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但数据中包含“snap_CA”变量，可能与加州地区相关。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如销售总额（sales_total）、商品售价（sell_price）、是否参与SNAP计划（snap_CA）、销售额滞后值（sales_lag_1、sales_lag_2）、月份（month）、周数（week_of_year）、移动平均销售额（sales_moving_avg）、价格促销交互（price_promo_interaction）、累计销售额（cumulative_sales）、星期几（day_of_week）、价格波动性（price_volatility）和季度（quarter）等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，文件名示例为“df_foods_2_347_aggcsv”和“df_foods_aggcsv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行汇总处理。
该数据集适合用于销售预测、市场趋势分析和促销活动效果评估。
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：适用于零售经济学、市场营销等领域的学术研究，如时间序列分析、价格弹性分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、定价策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行市场趋势分析、促销活动效果评估，从而制定更有效的商业决策。
教育和培训：作为零售数据分析、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数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析食品销售的季节性变化、价格对销售额的影响、促销活动的效果等，帮助用户实现销售额提升、库存优化等目标。
