零售商店销售预测多变量时间序列数据集RetailStoreSalesPredictionMultivariateTimeSeriesDataset-yasuniina
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 销售预测, 零售业, 多变量, 经济指标, 商店数据, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的销售数据，记录了影响销售额的多种因素，包括商店特征、日期、访客数量、促销活动、员工数量、节假日信息以及宏观经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含日期字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确具体地理位置，包含商店的销售数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如商店编号（Store）、日期（Date）、商店规模（Store_Size）、访客数量（_Visitors）、退货率（Returns_Pct）、促销活动占比（Pct_Promotional）、打折商品占比（Pct_On_Sale）、员工数量（_Employees）、节假日信息（Holiday）、目的地活动（Destination_Event）、GDP变化（Econ_ChangeGDP）、就业变化（EconJobsChange）、年化消费者物价指数（AnnualizedCPI）以及销售额（Sales）。
数据格式：CSV格式，包含multiseries_predcsv和multiseries_traincsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步整理。
该数据集适合用于时间序列预测、销售额预测以及分析影响销售额的各种因素。
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：适用于零售业销售预测、时间序列分析等领域的学术研究，如探索不同因素对销售额的影响、构建预测模型等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业优化运营策略、提升销售业绩和利润。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据科学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售数据的内在规律，并构建预测模型，帮助用户预测未来的销售趋势，从而优化决策。
