德国Rossmann连锁店销售预测数据集GermanRossmannSalesPredictionDataset-abhishekydav
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 德国, 连锁店, 市场营销, 商业分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自德国Rossmann连锁店的销售数据，以及相关的天气、Google趋势等外部数据，旨在用于预测销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从Google趋势数据推测，可能涵盖数年。
地理范围：主要集中在德国，包括各联邦州（Bundesland）。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括：店铺信息、销售数据、天气数据、Google搜索趋势等。具体字段包括店铺ID、日期、销售额、顾客数量、是否促销、天气状况、Google搜索关键词趋势等。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过整理和整合，可用于销售预测和相关分析。
该数据集适合用于零售销售预测、市场营销分析、时间序列分析和数据挖掘等领域。
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、市场营销效果评估、促销活动分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的实训案例，帮助学生理解销售预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响销售额的各种因素，并构建预测模型，从而优化销售策略和提高经营效率。
