黑色星期五销售数据集

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
黑色星期五销售数据集记录了特定零售商或行业在黑色星期五期间详细的交易信息，包括销售额、顾客行为分析及促销活动效果等，是研究消费者购买模式和市场趋势的重要资源。当人们提到“黑色星期五”，通常会想到各大商店推出的特卖活动。然而，在数据科学领域，“黑色星期五”也有特定的应用场景。这里我们使用了一个名为“black friday sale”的数据集，该数据集包含了大量有关商品销售的信息，可用于市场营销、数据挖掘和机器学习等研究工作。这个数据集由Kaggle平台上的Mehak Mittal提供，记录了2012年度黑色星期五期间的购物交易详情。具体来说，数据集中包括大约54万条交易记录，每条记录包含了用户ID、性别、年龄、职业、城市类别、产品ID、产品分类、购买数量、单位价格和销售日期等信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

黑色星期五销售数据集

优质

黑色星期五销售数据集记录了特定零售商或行业在黑色星期五期间详细的交易信息，包括销售额、顾客行为分析及促销活动效果等，是研究消费者购买模式和市场趋势的重要资源。当人们提到“黑色星期五”，通常会想到各大商店推出的特卖活动。然而，在数据科学领域，“黑色星期五”也有特定的应用场景。这里我们使用了一个名为“black friday sale”的数据集，该数据集包含了大量有关商品销售的信息，可用于市场营销、数据挖掘和机器学习等研究工作。这个数据集由Kaggle平台上的Mehak Mittal提供，记录了2012年度黑色星期五期间的购物交易详情。具体来说，数据集中包括大约54万条交易记录，每条记录包含了用户ID、性别、年龄、职业、城市类别、产品ID、产品分类、购买数量、单位价格和销售日期等信息。

黑色星期五销售数据分析与预测

优质

黑色星期五销售数据分析与预测是一份深入探讨美国年度购物狂欢日——黑色星期五的销售趋势、消费者行为以及市场动态的研究报告。通过历史数据和机器学习模型，本文旨在为零售商提供定制化策略建议，以优化库存管理和营销活动，从而提高销售额并增强客户满意度。黑色星期五数据集分析预测

黑色星期五销售数据集探索性分析：基于Kaggle的数据研究

优质

本研究利用Kaggle平台提供的黑色星期五销售数据集，进行深入的探索性数据分析，旨在揭示消费者行为模式及促销效果。黑色星期五销售简介：该项目将分析黑色星期五的销售数据，并提供更多见解以回答以下关键业务问题。最大售出的产品是什么？哪个产品类别的销售额最高？购买者的年龄段和他们的兴趣乘积如何？买家的婚姻状况是怎样的？在销售中具有较高兴趣的是哪个性别群体？我挑选了相关的数据集，下面是项目的结构介绍： - 安装：使用下面的git命令随意克隆/分叉仓库。 ``` $ git clone https://github.com/mathubhalan/Black-Friday-Sales.git ``` - 文件类型： - SalesAnalysis.ipynb 是该项目代码的Jupyter笔记本格式。 - 数据文件夹包含从Kaggle下载的数据集“BlackFriday.csv”。 - 许可证文件包含了项目的通用GNU许可证。 - 结果：SalesAnalysis.html是该笔记本段落件。

C语言与黑色星期五

优质

这段简介结合C语言和黑色星期五两个看似不相关的主题较为困难，因为它们分别属于计算机编程和技术、以及商业促销领域。不过可以尝试创造一个情景来融合两者：在黑色星期五这天，程序员小张编写了一个用C语言写的自动抢购程序，利用技术优势成功买到心仪已久的电子产品，展示了编程技能的实际应用价值。在西方文化里，“黑色星期五”指的是任何一个月的13日恰好是周五的日子，这一天被认为带有不详之意。编写一个C语言程序来查找特定年份中是否存在“黑色星期五”，需要先定义两个二维数组：`days[2][3]`分别存放非闰年和闰年的每月13号在一年中的具体位置；另外还需要用到一个函数`IsLeap()`，用于判断给定的年份是否为闰年。根据闰年的规则，能被4整除但不能被100整除或者能被400整除的年份即为闰年。为了计算每个月13号是当年中的第几天，在程序中定义了`DaysF()`函数来填充上述二维数组`days[]`。首先确定非闰年的总天数，然后根据每月的具体日期累加得到每一天的位置信息，并对是否为闰年做相应调整。在主函数（main()）里，用户输入特定的年份后程序会先判断该年是普通年还是闰年；接着通过遍历一年中的12个月来计算每个月的第13天是星期几。具体来说就是从年初开始累计到当前月份为止的所有日子，并将这个总数除以7取余数，如果结果为5（表示这一天在一周中是周五），同时该日号又是13，则确定了“黑色星期五”的存在。整个程序的逻辑核心在于对日期和周几的计算以及闰年的识别。通过这些步骤，能够准确地找出指定年份中的所有可能存在的“黑色星期五”。如果一年内没有这样的日子则会输出无黑色星期五的信息。

BigMart销售数据集

优质

简介：BigMart销售数据集包含产品类别、门店信息及历史销售记录等，旨在帮助分析影响销售的因素并预测未来趋势。著名的BigMart销售数据集。

超市销售数据集

优质

本数据集收录了超市日常运营中收集的商品销售记录，涵盖商品ID、类别、销售额及销量等信息，旨在为数据分析与商业决策提供支持。在人口最多的城市里，超市的增长正在增加，市场竞争也很激烈。数据集包括一家超市公司在三个不同分支机构三个月的历史销售记录。预测数据分析方法可以很容易地应用于这个数据集中。该文件名为supermarket_sales - Sheet1.csv。

口红销售数据集

优质

简介：该数据集记录了各类口红产品的销售信息，包括颜色、品牌、销量等关键指标，旨在帮助美妆行业分析市场趋势和消费者偏好。口红-data.xlsx

超市销售数据集

优质

本数据集涵盖某一连锁超市多年来的详细销售记录，包括商品ID、类别、单价及销量等信息。适合用于市场分析和预测模型构建。城市超市的增长正在增加，市场竞争也很激烈。该数据集记录了某超市公司在3个不同分支机构的三个月销售历史数据。预测数据分析方法可以很容易地应用于这个数据集上。

超市销售额数据集

优质

本数据集包含某一连锁超市多年来的销售记录，涵盖每日、每周及每月销售额，旨在支持商业分析与预测模型开发。数据绝对真实，共有超过四十四万条记录，每一列都有名称。

Kaggle销售预测数据集

优质

本数据集来自Kaggle平台，旨在通过历史销售记录及其他相关信息，帮助用户建立模型以准确预测未来的销售趋势和模式。 Kaggle销售预测数据集提供了一个平台用于分析和预测销售趋势。参与者可以利用历史销售数据来构建模型，从而帮助企业在未来的营销决策中做出更准确的判断。该数据集通常包括产品类别、时间信息以及销量等关键指标，非常适合进行机器学习项目的实践与研究。