零售商店销售预测数据集RetailStoreSalesPrediction-bechirtrabelsi
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, 门店数据, 促销活动, 节假日, 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，记录了每日的销售额、顾客数量以及影响销售的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据日期字段推测为一段时间内的销售记录，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但包含了不同商店的销售数据，可能来自于多个商店。
数据维度：数据集包含以下字段：
Store：商店的唯一标识符。
DayOfWeek：星期几。
Date：日期。
Sales：当天的销售额。
Customers：当天的顾客数量。
Open：商店是否营业（1表示营业，0表示关闭）。
Promo：是否进行了促销活动。
StateHoliday：州假日。
SchoolHoliday：学校放假。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的零售销售竞赛或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售预测、促销活动效果评估、以及探索节假日和学校放假对销售的影响。
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：适用于零售行业销售预测、时间序列分析、以及促销活动对销售的影响研究。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其适用于销售额预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业的运营决策，如优化促销活动安排、调整库存策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测模型。
此数据集特别适合用于分析不同因素对销售额的影响，预测未来的销售趋势，并优化零售策略。
