罗斯曼药店销售预测数据集RossmannStoreSalesPredictionDataset-saramez
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, 德国, 药店, 促销, 节假日, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自罗斯曼（Rossmann）药店的销售数据，记录了不同药店在特定日期内的销售额、顾客数量以及影响销售的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个年份，具体起始和结束时间需查阅原始数据集。
地理范围：数据主要来源于德国的罗斯曼药店。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
销售额（Sales）：药店的销售总额。
顾客数量（Customers）：当日的顾客总数。
开门状态（Open）：指示药店是否营业。
促销（Promo）：指示是否正在进行促销活动。
节假日（StateHoliday）：指示是否为节假日。
学校放假（SchoolHoliday）：指示学校是否放假。
店铺信息（Store）：包括店铺类型、店铺规模、店铺所属城市等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、store.csv和sample_submission.csv四个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过脱敏处理，并提供了详细的说明文档。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析以及探索影响零售销售额的关键因素。
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、时间序列分析领域的学术研究，如销售额预测模型构建、促销活动效果评估等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售企业优化运营策略，例如调整促销活动、优化店铺布局、预测人力需求等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于研究影响零售销售额的各种因素，并通过构建预测模型来提升销售业绩和优化运营效率。
