零售商品销售额预测数据集RetailSalesRevenueForecasting-sai1881
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售额预测, 时序分析, 商品销售, 需求预测, 机器学习, 经济分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含零售商品销售额预测的数据，记录了商品在特定时间段内的销售情况和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2011年到2016年。
地理范围：数据覆盖了多个州（state），包括加利福尼亚州（CA）、德克萨斯州（TX）、威斯康星州（WI）。
数据维度：数据集包括商品ID、日期、商品类别、商店ID、州ID、需求量（demand）、价格（sell_price）、销售额（revenue）等关键指标，以及与时间相关的变量（周、日、星期几等）、促销活动（event_name_1, event_type_1, event_name_2, event_type_2）、节假日信息（snap_CA, snap_TX, snap_WI）和其他衍生特征（滞后值、滚动统计量等）。
数据格式：CSV格式，文件名为revenue_forecast_100_HF_week.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：该数据集来源于公开的零售销售预测比赛或项目，已进行标准化和特征工程处理。
该数据集适合用于零售销售预测、时序分析和需求预测等领域。
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：适用于时间序列分析、预测模型构建、零售销售趋势研究等学术研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、销售额预测等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售计划、优化供应链管理、提升盈利能力。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品销售额的影响因素、构建预测模型、优化销售策略，帮助用户实现提升销售额预测精度、改善库存管理等目标。
