零售商店销售时间序列数据集StoreSalesTimeSeriesDataset-carloscalvinp
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，时间序列，数据集，机器学习，商业智能，经济学，市场分析
数据概述：该数据集包含来自多个零售商店的销售数据，记录了不同商店在不同时间段内的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2017年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的多个零售商店。
数据维度：数据集包括销售日期，商店编号，商品类别，单品销售额，促销活动，天气情况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个零售企业的公开销售数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测，库存管理，市场趋势分析等领域的研究和应用，特别是在时间序列预测，机器学习模型训练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，市场趋势分析等研究，如销售波动的原因分析，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，库存优化和市场分析方面。
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，优化库存管理和市场分析，提高销售效率和盈利能力。
