零售商品销售预测结果数据集RetailProductSalesPredictionResults-kzhd0817
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列, 零售, 商品销售, 预测模型, 数据集, 机器学习, 评估
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了针对零售商品的销售预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名submission_daybyday_eval.csv等推测，可能与每日销售数据相关。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从ID命名规范（如“HOBBIES_1_001_CA_1_validation”）推测可能与地区（如“CA”代表加州）和商店有关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件都包含“id”和“F1”至“F28”共29个字段。其中，“id”字段用于标识商品和商店，而“F1”至“F28”可能代表预测的销售数值或相关特征。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于进行数据分析和处理。文件包括submission.csv、submission_daybyday.csv、submission_daybyday_eval.csv、submission_nostockflg100.csv、submission_targetplus0.05.csv、submission_tmpfeatue_bystore.csv、submission_tmpfeature.csv和submission_yakfeature_reducetmp.csv，每个文件均包含相同的字段结构。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在描述中明确说明。
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、时间序列分析和预测模型评估等方面的研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、促销策略等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售预测和库存管理策略。
教育和培训：作为时间序列分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的表现，以及探索影响销售预测结果的因素，帮助用户优化销售策略和提高预测精度。
