M5预测竞赛销售额预测数据集M5ForecastingCompetitionSalesPrediction-rodrigoignacioperez
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 销售预测, 零售, 机器学习, 深度学习, 预测模型, 竞赛数据集, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含多个预测模型在M5预测竞赛中的提交结果，用于预测零售商品的未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据集中预测结果对应的时间范围覆盖了竞赛预测周期。
地理范围：数据集包含来自不同商店和地区的销售数据，具体区域信息需参考竞赛原始数据。
数据维度：数据集主要包含“id”和“F1”到“F28”的预测值，其中“id”为商品和时间组合的唯一标识符，“F1”到“F28”为未来28天（从F1到F28）的销售额预测值。
数据格式：CSV格式，包含多个不同的预测模型提交结果，如“submission_XGB.csv”、“SARIMAX_submission.csv”等，每个文件都包含相同的列结构。
来源信息：数据集来源于M5预测竞赛，竞赛参与者使用不同的预测模型对零售销售额进行预测，并提交预测结果。
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：适用于时间序列预测、机器学习和深度学习领域的研究，如模型融合、预测精度评估、特征重要性分析等。
行业应用：为零售行业提供销售预测的数据支持，可用于库存管理、促销活动规划、供应链优化等。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，辅助制定销售策略，优化资源配置。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用不同的预测模型。
此数据集特别适合用于比较不同预测模型的性能，探索模型融合策略，以及深入研究零售销售额预测的规律，帮助用户提升预测精度，优化决策。
