2023年9月销售数据集September2023SalesDataset-deepmeta4
数据来源:互联网公开数据
标签:销售数据,时间序列,零售业,数据集,商业分析,预测分析,机器学习,决策支持
数据概述: 该数据集包含2023年9月的销售数据,记录了某零售商在当月的销售情况。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围为2023年9月1日至9月30日。
地理范围:数据覆盖了该零售商在多个城市的销售点,包括一线城市和二三线城市的门店。
数据维度:数据集包括每日销售额,销售量,商品类别,促销活动,天气情况,节假日等变量。还包括销售预测所需的历史销售数据和市场因素。
数据格式:数据提供为CSV格式,便于进行数据处理和分析。
来源信息:数据来源于该零售商的内部销售系统,已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测,商业分析,经济学研究等领域的应用,尤其在机器学习模型训练,时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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,库存管理,促销效果分析等研究,如销量波动的原因分析,市场趋势预测等。
行业应用:可以为零售行业提供数据支持,特别是在需求预测,库存优化和促销策略制定方面。
决策支持:支持零售商店的销售预测和策略优化,帮助商家制定科学的进货,定价和促销决策。
教育和培训:作为商业分析,数据科学及机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测,回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索2023年9月零售行业的销售规律与趋势,帮助用户实现准确的销量预测,优化库存管理和促销活动,提高销售效率和盈利能力。