零售商品销售额预测数据集RetailProductSalesPrediction-ivobajlec
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时序分析, 商品销售, 数据建模, 机器学习, 市场分析, 销售额
数据概述：
该数据集包含零售商品销售数据，用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：未明确标注时间范围，但根据数据内容推测为历史销售数据。
地理范围：未明确标注地理范围，数据可能来源于特定零售商或市场。
数据维度：数据集包含商品ID（Id）和销售额（Sales）两个关键字段。其中，sample_submission.csv文件提供了提交预测结果的格式，train_normalized_data.fth和test_normalized_data.fth文件包含训练和测试数据，采用fth格式存储，可能包含了经过预处理的销售数据和其他相关特征。
数据格式：数据集包含CSV格式的sample_submission.csv文件以及FTH格式的训练和测试数据文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源可能为公开的零售数据竞赛或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售额预测、时间序列分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于零售销售预测、时间序列分析等学术研究，如预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售策略制定、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理，制定合理的销售和营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握销售预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索销售数据中的规律与趋势，帮助用户实现对未来销售额的准确预测，从而优化决策，提高运营效率。
