零售商店销售预测数据集RetailStoreSalesPredictionDataset-alphamaci
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, 市场营销, 商店运营, 促销活动, 客户分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自德国零售商店的销售数据，记录了不同商店的每日销售额、顾客数量以及相关的促销和节假日信息，用于销售预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年1月1日至2015年7月31日。
地理范围：数据来源于德国的零售商店。
数据维度：包括“Store”（商店编号）、“DayOfWeek”（星期几）、“Date”（日期）、“Sales”（销售额）、“Customers”（顾客数量）、“Open”（是否营业）、“Promo”（是否促销）、“StateHoliday”（州假日）和“SchoolHoliday”（学校放假）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开的零售数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于销售额预测、促销活动效果评估、顾客行为分析等研究。
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、市场营销和时间序列分析等领域的学术研究，如销售额预测模型、促销活动影响分析、节假日对销售额的影响研究等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售商店的运营决策，如排班、促销活动规划、库存管理等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额与时间、促销、节假日等因素之间的关系，帮助用户优化销售策略、提升预测精度。
