罗斯曼连锁店销售预测数据集RossmannStoreSalesPredictionDataset-priyankamistry
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业, 销售预测, 时间序列分析, 促销活动, 门店数据, 德国零售, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Rossmann连锁药店的销售数据，记录了各门店的每日销售额、顾客数量以及影响销售额的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2013年到2015年期间的每日销售数据。
地理范围：数据主要涵盖德国境内的Rossmann连锁门店。
数据维度：数据集包括门店编号（Store）、星期几（DayOfWeek）、日期（Date）、销售额（Sales）、顾客数量（Customers）、是否营业（Open）、是否有促销活动（Promo）、州假日（StateHoliday）和学校假期（SchoolHoliday）等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和store.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过整理和清洗，适合进行销售预测模型的构建。
该数据集适合用于零售销售预测、时间序列分析和影响因素分析。
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：适用于零售业销售预测、促销活动效果评估、节假日对销售影响等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在制定销售策略、优化库存管理、提升门店运营效率等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、资源分配和促销活动规划，从而优化决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析和销售预测方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与多种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，并优化销售策略。
