零售商品销售预测数据集RetailProductSalesForecasting-ahmetumutguler
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, 机器学习, 商品销售, 市场分析, 价格预测, 预测模型
数据概述：
该数据集包含零售商品销售数据，记录了不同国家、商店和产品的销售情况，用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据包含时间信息，但具体时间范围未在数据集中明确，需根据“date”字段进行推断。
地理范围：数据覆盖多个国家，包括“Vanuatu”等。
数据维度：数据集包括商品ID、日期、国家、商店、产品、以及多个数值型特征（f0-f5）。
数据格式：CSV格式，包含用于训练和测试的数据，以及一个样本提交文件（sample_submission.csv），方便模型评估。
来源信息：数据来源于公开的零售销售竞赛或项目，旨在促进销售预测模型的开发与研究。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析和机器学习模型的训练与评估。
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、时间序列分析和市场趋势研究等领域的学术研究。
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、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理，提高盈利能力。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间模式，预测未来销售趋势，帮助用户优化销售策略和提升预测精度。
