零售销售预测黑客松数据集RetailSalesPredictionHackathonDataset-jshndeep
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 市场营销, 数据分析, 时间序列, 门店销售, 商品销售, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的销售数据，旨在用于预测销售额和分析销售趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含月份（MONTH）和日期（DAY）等时间维度字段，可用于构建时间序列模型。
地理范围：数据来源于特定零售门店，具体门店信息通过STORECODE字段表示。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：
Hackathon_Ideal_Data.csv: 销售数据，包括月份（MONTH）、门店代码（STORECODE）、数量（QTY）、价值（VALUE）、商品分组信息（GRP, SGRP, SSGRP, CMP, MBRD, BRD）。
Hackathon_Working_Data.csv: 包含详细的销售交易数据，包括月份（MONTH）、门店代码（STORECODE）、日期（DAY）、账单ID（BILL_ID）、账单金额（BILL_AMT）、数量（QTY）、价值（VALUE）、价格（PRICE）、商品分组信息（GRP, SGRP, SSGRP, CMP, MBRD, BRD）。
Hackathon_Validation_Data.csv: 包含用于验证预测结果的数据，包括ID、门店代码（STORECODE）、月份（MONTH）、商品分组信息（GRP）。
Hackathon_Mapping_File.csv: 包含文件名称（File Name）、列名（Column Name）和列描述（Column Description）的映射关系，用于理解数据字段的含义。
Sample Submission.csv: 包含提交预测结果的格式，包括ID和预测的总价值（TOTALVALUE）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据导入、分析和建模。
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、市场细分等研究。
行业应用：为零售企业提供销售预测支持，优化库存管理、促销策略和供应链管理。
决策支持：支持零售商的决策制定，例如定价策略、产品组合优化和门店绩效评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素、构建预测模型，并评估不同营销策略对销售额的影响，从而帮助用户实现销售额最大化、优化库存管理等目标。
