M5零售商品销量预测不确定性数据集-christostsolkas
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销量预测，不确定性，时间序列，机器学习，预测分析，商业智能，数据竞赛
数据概述： 该数据集源于M5预测竞赛，旨在预测零售商品在不同商店和商品类别下的销量，并量化预测的不确定性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2011年到2016年。
地理范围：数据覆盖了美国境内的多个州和城市，以及不同零售商店。
数据维度：数据集包括每日销量数据、商品信息、商店信息、促销信息、价格信息等。销量数据涵盖了数千种商品在不同商店的销售情况。同时，数据集还提供了预测目标和相关的评估指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，包含多个文件，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于M5预测竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销量预测、不确定性分析、时间序列预测和商业分析等领域的应用，尤其在量化预测误差、风险评估等方面具有重要价值。
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、不确定性量化、风险评估等研究，如销量预测模型的性能评估、预测误差分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测、库存管理、定价策略和供应链优化方面。
决策支持：支持零售商的销售预测、库存管理和促销活动，帮助商家制定更准确的经营决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及时间序列分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销量预测、不确定性建模等技术。
此数据集特别适合用于探索零售商品销量预测的规律与趋势，量化预测的不确定性，帮助用户实现更准确的销量预测、风险评估和更优化的决策。
