俄罗斯商品未来销售预测数据集FutureSalesGroupedDataset-ishantj
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，数据集，时间序列，机器学习，俄罗斯，商品销售，数据分析
数据概述： 该数据集包含俄罗斯零售商店的商品销售数据，旨在用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2015年。
地理范围：数据覆盖了俄罗斯的多个城市和商店。
数据维度：数据集包括每日的销售数据，涵盖商品ID，商品类别，商店ID，销售日期，销售额，以及其他辅助信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，并已进行分组和预处理。
该数据集适合用于销售预测，时间序列分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在零售业的销售额预测，库存管理和市场分析方面具有重要价值。
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：适用于销售预测，时间序列分析，市场趋势分析等学术研究，如预测商品销售额，分析销量变化规律等。
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，促销策略制定和销售决策方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和零售管理课程的辅助材料，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俄罗斯零售商品的销售规律与趋势，帮助用户实现准确的销售额预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
