零售商店销售额预测数据集RetailStoreSalesPrediction-zeynepazl
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, 商店运营, 销售额, 机器学习, 数据建模, 运营分析
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的销售数据，记录了不同时间段内商店的销售额、员工信息、商店运营指标和区域统计数据，旨在用于构建销售额预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间戳和小时等时间维度特征，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含了关于商店和区域的统计数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：
销售相关：销售额、销售数量、退货额等；
员工相关：收银员职称、工龄、工作时长、扫描速率等；
商店相关：商店类型、距离、员工数量、客流比、服务时长、货物占用率、室外温度等；
区域相关：商店数量、开放收银台数量、平均服务时长、销售额、退货额等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含training_dataset.csv和test_dataset.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于零售商店运营数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于探索影响零售商店销售额的各种因素，并构建预测模型。
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：适用于零售管理、时间序列分析、运营效率分析等领域的学术研究，例如预测销售额、分析影响销售额的关键因素。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、人员排班、促销策略等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、资源分配优化和运营决策，从而提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业分析相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解零售业务和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建销售额预测模型，优化资源配置，提高运营效率，并深入理解影响零售商店销售额的各种因素。
