产品销售预测目标数据集ProductSalesPredictionTargetDataset-shoyaarita
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列, 零售分析, 数据建模, 目标变量, 机器学习, 业务预测, 销量预测
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了产品销售预测的目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但可推断为用于预测未来销售量的数据。
地理范围：未明确具体地理范围，但可推断为面向全球或特定区域的零售市场。
数据维度：数据集包括“row_id”（行标识符），“data_block_id”（数据块标识符，可能代表时间段或批次），以及“target”（目标变量，即预测目标，数值型，可能代表销量或其他相关指标）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission2.csv，易于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适用于销售预测、时间序列分析和机器学习模型训练。
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：适用于零售行业销售预测、时间序列分析等领域的学术研究，如销量预测模型、预测准确度评估等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其是在库存管理、销售策略制定、市场需求预测等方面。
决策支持：支持零售企业的销售决策，优化库存管理，提高运营效率。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习模型训练等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估销售预测模型，帮助用户实现更精准的销售预测，优化库存管理和销售策略。
