英国零售商销售与定价分析数据集-2018-2019年-ziedzen
数据来源：互联网公开数据
标签：零售,销售,定价,英国,杂货,电商,门店,库存,价格调整,商品分类
数据概述：
本数据集包含三个独立的数据集，全面涵盖了英国一家领先杂货零售商的销售和定价策略相关信息。数据集包括Items（商品信息）、PriceAdjustments（价格调整信息）和SampleSales（每周销售数据）三个文件，便于进行深入分析。
SampleSales文件（每周销售数据）：
此文件包含2018年和2019年的详细每周销售数据，包含以下字段：
ItemID：每个商品的唯一标识符。
Year：记录数据的年份。
WeekIdentifier：每周的唯一标识符。
SalesChannel：销售渠道（电商，门店）。
Territory：地理销售区域。
NewBasePrice：更新后的商品基础价格。
TotalInventory：商品总库存。
StoreInventory：门店库存。
WarehouseInventory：仓库库存。
StockedStorePercentage：商品在门店中的库存比例。
ProjectedInventory：预计未来库存。
SellingStoresRatio：销售该商品的门店比例。
InboundInventory：预期入库库存。
SalesQuantity：商品销售数量。
PriceAdjustment文件（历史价格变动数据）：
此数据集提供了每个商品的历史价格变动信息，有助于理解随时间推移的定价策略。包含以下字段：
ItemID：每个商品的唯一标识符。
Year：记录数据的年份。
WeekIdentifier：每周的唯一标识符。
SalesChannel：销售渠道（电商，门店）。
Territory：地理销售区域。
BasePrice：商品原始价格。
PrevBasePrice：任何调整之前的先前基础价格。
NewBasePrice：更新后的商品基础价格。
Items文件（商品层级信息）：
此文件提供了关于商品层级结构的重要信息，将商品分组为逻辑类别，便于分析和分类。包含以下字段：
ItemID：每个商品的唯一标识符。
Period：表示销售季节。
Category：广义的商品分类。
SubCategory：具体的商品子类别。
Type：商品类型分类。
SubType：商品类型内的子分类。
数据用途概述：
这些数据集共同赋能分析师深入研究历史交易数据，从而进行准确的销量预测、评估定价影响以及提出战略性定价建议。本数据集是理解和优化英国杂货零售行业销售表现的宝贵资源。
