零售商品销售预测数据预测结果数据集RetailProductSalesForecastPredictionResults-shivanisanjaygawade
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 销售预测, 时间序列分析, 预测结果, 机器学习, LSTM模型, 数据分析, 零售业
数据概述：
该数据集包含基于不同预测模型生成的零售商品销售预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围与销售预测模型的时间跨度一致，具体时间范围需要参考原始预测模型的数据。
地理范围：数据覆盖的地理范围取决于原始销售预测模型所使用的数据。
数据维度：数据集包括商品ID（id）和28个时间步长的预测值（F1至F28）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission2-LSTM.csv，便于时间序列分析和结果评估。
来源信息：数据来源于销售预测模型的预测结果，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于评估不同预测模型的性能，以及用于分析预测结果。
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、销售预测模型评估等方面的学术研究，如模型比较、预测精度分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售策略制定等方面。
决策支持：支持企业基于预测结果进行决策，如优化库存管理、调整销售策略等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解预测结果。
此数据集特别适合用于评估不同销售预测模型的预测效果，帮助用户理解预测结果的差异，并进行模型优化。
