零售商品销售预测数据集RetailProductSalesForecastingDataset-banacl
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时序分析, 商品销售, 市场分析, 机器学习, 数据分析, 销售数据
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。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2013年至2016年。
地理范围： 数据覆盖美国多个州的零售商店。
数据维度： 数据集包括销售数据（sales_data_sampled.csv）和交易数据（transactions_data_sampled.csv）。关键字段包括日期（date）、商品ID（item_id）、部门ID（dept_id）、商品类别ID（cat_id）、商店ID（store_id）、州ID（state_id）以及销售量（sales）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，易于数据分析和模型构建。提供了采样版本的数据集，便于快速原型开发和实验。
来源信息： 数据来源于公开的零售数据，已进行清洗和采样处理，用于简化分析流程。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测以及市场趋势研究等领域。
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：适用于零售行业销售预测、市场细分、商品关联分析等学术研究。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在库存管理、促销活动策划、销售策略制定等方面。
决策支持：支持零售管理人员进行销售预测、优化商品陈列、提升供应链效率等决策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的案例，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的时间模式、预测未来销售额、优化库存管理，从而帮助用户实现提高销售额、降低运营成本等目标。
