俄罗斯零售商品销售预测数据集RussianRetailSalesPrediction-wthhdwec
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售预测, 时间序列分析, 商品销量, 市场分析, 数据建模, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯零售商的商品销售数据，记录了商品在不同商店的销售情况，用于预测未来商品销量。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2013年1月至2015年10月。
地理范围： 数据覆盖俄罗斯境内的多家零售商店。
数据维度：
sales_train.csv: 包含销售日期、月份编号、商店ID、商品ID、商品价格、商品销售数量等信息。
shops.csv: 包含商店名称和商店ID。
test.csv: 包含需要预测的商品ID和商店ID组合。
item_categories.csv: 包含商品类别名称和类别ID。
items.csv: 包含商品名称、商品ID和商品类别ID。
sample_submission.csv: 包含提交预测结果的格式。
data.pkl: 包含预处理后的数据，使用pickle格式存储。
数据格式： 数据集主要以CSV格式提供，其中data.pkl文件为pickle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，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测、商品推荐等领域。
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： 适用于时间序列预测、市场趋势分析、商品销售行为研究等领域的学术研究。
行业应用： 可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、销售预测等方面。
决策支持： 支持零售企业的销售预测、供应链优化、市场营销策略制定等决策。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和时间序列分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售的季节性规律、预测未来销售额，并优化库存管理和营销策略。
