单个产品零售销售额预测数据集RetailSalesofOneProductDataset-viniciuspantoja1
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售额预测，数据集，时间序列分析，机器学习，经济分析，商业智能，销量预测
数据概述：
该数据集包含单个产品的零售销售数据，旨在用于销售额预测和时间序列分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，主要集中在特定地区。
数据维度：数据集包括每日销售额，涵盖日期，商店编号，价格，促销活动，天气等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售业的销售额预测，商业分析，经济学研究等领域，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：适用于销售额预测，促销效果分析等研究，如预测销量波动，分析促销活动对销售额的影响等。
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，定价策略制定方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
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单个产品销售额的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售额预测，优化定价策略和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
