零售商店销售预测数据集RetailStoreSalesPredictionDataset-gauravduttakiit
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, 促销活动, 商店运营, 客户分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的销售数据，记录了商店的销售额、顾客数量以及其他相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含日期信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于零售商店，具体地理位置信息未知，但包含商店编号。
数据维度：数据集包括商店编号（Store）、日期（Date）、销售额（Sales）、顾客数量（Customers）、促销活动（Promo）、学校假期（SchoolHoliday）和竞争距离（CompetitionDistance）等关键指标，以及星期几的虚拟变量（DayOfWeek_0 - DayOfWeek_6）。
数据格式：CSV格式，文件名为inputDataProcessed.csv、train.csv和store.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据处理，包括特征工程和数据清洗。
该数据集适合用于销售额预测、顾客行为分析和市场营销策略评估。
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、市场营销和数据科学领域的学术研究，如销售额预测模型构建、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、制定营销策略和优化运营管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于预测销售额，分析促销活动对销售额的影响，以及探索顾客数量与销售额之间的关系，从而帮助用户优化决策，提高销售业绩。
