零售商品销售预测数据集RetailProductSalesForecastingDataset-ramyahande
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, 需求预测, 商业分析, 数据挖掘, 机器学习, 门店销售
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商店中不同商品的每日销售情况，以及用于预测未来销售额的测试数据。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2013年1月1日到2017年12月31日的历史销售数据，以及2018年1月1日至2018年3月31日的预测需求。
地理范围：数据来自特定零售商店，未明确具体地理位置，但可用于模拟不同地区零售业务的销售情况。
数据维度：
train.csv：包含日期（date）、商店编号（store）、商品编号（item）和销售额（sales）等字段。
test.csv：包含预测所需的id、日期（date）、商店编号（store）和商品编号（item）等字段。
sample_submission.csv：提供了提交预测结果的格式，包含id和sales字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的数据集分享平台，已进行初步整理和结构化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测以及商业数据分析等领域。
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、预测建模等方面的学术研究，例如研究影响商品销售的因素、预测未来销售趋势等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售预测、优化库存管理、以及制定促销活动等决策。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解时间序列分析和销售预测的实践应用。
此数据集特别适合用于探索不同商品在不同商店的销售规律，预测未来销售额，从而优化库存管理和提升盈利能力。
