零售商品销售数据预测数据集RetailProductSalesDataPrediction-wolfsinem
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, 商品销售, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 价格分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体起始时间到具体结束时间（需从原始数据中获取）。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测为零售商的销售数据。
数据维度：数据集包括“item_id”（商品ID）、“date”（销售日期）、“sales”（销售数量）、“sell_price”（销售价格）、“wday”（星期几）、“month”（月份）、“year”（年份）、“event__1”和“event__2”（可能代表促销活动或其他事件）等字段。
数据格式：CSV格式，包含cleaned_train_data (1).csv和cleaned_test_data (1).csv两个文件，便于数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于销售预测、市场分析和商品定价等领域的研究。
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：适用于时间序列分析、销售预测、市场营销策略研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在需求预测、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售商的销售策略制定、库存管理和价格调整。
教育和培训：作为时间序列分析、数据分析和机器学习课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于探索商品销售的周期性规律和预测未来销售趋势，帮助用户优化库存管理和提升销售业绩。
