俄罗斯商品销售预测数据集RussianRetailSalesPredictionDataset-sravanidevarakonda
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, 商品销售, 俄罗斯, 数据分析, 商业智能, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯零售商店的销售数据，记录了商品销售的详细信息，用于预测未来的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2013年1月到2015年10月的销售情况。
地理范围：数据来源于俄罗斯境内的零售商店。
数据维度：
sales_train.csv: 包含销售日期（date）、时间块编号（date_block_num）、商店ID（shop_id）、商品ID（item_id）、商品价格（item_price）和商品销售数量（item_cnt_day）。
shops.csv: 包含商店ID（shop_id）和商店名称（shop_name）。
item_categories.csv: 包含商品类别ID（item_category_id）和商品类别名称（item_category_name）。
items.csv: 包含商品ID（item_id）、商品名称（item_name）和商品类别ID（item_category_id）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和商业智能研究。
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：适用于时间序列分析、销售预测模型、市场趋势研究等学术研究。
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、促销活动规划、销售策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业的销售预测、库存优化和市场决策。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的辅助材料，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、预测销售额，以及优化零售业务的决策。
