零售商店销量预测训练数据集RSENETrainSplitFold20CSV-shubham47
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销量预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，经济学，商业智能
数据概述： 该数据集为零售商店销量预测项目的一部分，主要记录了零售商店的销售数据，适用于销量预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。
数据维度：数据集包括每日销售数据，涵盖日期，商店编号，商品类别，单品销量，库存，促销活动，天气等变量。还包括销售预测所需的历史销售数据和市场因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
该数据集适合用于零售行业的销量预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，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：适用于零售销售预测，库存管理，促销效果分析等研究，如销量波动的原因分析，市场趋势预测等。
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，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，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零售行业销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
