零售商品销售预测数据集RetailProductSalesForecasting-shivamjha26
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 商品销售, 时间序列分析, 销售预测, 门店, 销量预测, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的每日销售情况，以及用于预测销售额的测试集和提交示例。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从未知起始日期到2018年结束的销售情况。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但涵盖了多个门店的销售数据。
数据维度：
train.csv: 包含日期（date）、门店（store）、商品（item）和销售额（sales）信息。
test.csv: 包含id、日期（date）、门店（store）、商品（item）信息，用于预测销售额。
sample_submission.csv: 包含id和销售额（sales），用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测等相关领域。
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、销售预测、零售管理等领域的学术研究，例如不同商品销售趋势分析、促销活动对销量的影响等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场营销等方面。
决策支持：支持零售企业的销售策略制定、库存优化和资源分配决策。
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掌握销售预测方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的季节性规律、预测未来销售额，并优化零售商的运营策略。
