美国零售商品销量预测数据集USRetailProductSalesPrediction-kikinp
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 时间序列分析, 商品销量, 需求预测, 市场营销, 销售数据, 机器学习, 经济分析
数据概述：
该数据集包含来自美国零售商品销售的数据，记录了不同商品在不同时间段的销售量、商品属性、价格以及促销活动等信息，用于预测未来的商品销量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2011年1月29日到2016年4月24日。
地理范围：数据覆盖美国多个州（state）。
数据维度：数据集包括多个关键维度，如商品ID（item_id）、部门ID（dept_id）、商品类别（cat_id）、商店ID（store_id）、州ID（state_id）、销售日期（对应d_x列，x代表日期）、商品价格（sell_prices.csv），以及日销售量数据。
数据格式：主要以CSV格式提供，包含calendar.csv（日历信息，如日期、星期、促销活动等）、sales_train_evaluation.csv（评估期间的销售数据）、sales_train_validation.csv（验证期间的销售数据）、sample_submission.csv（提交格式示例）和sell_prices.csv（商品价格数据）五个文件。
来源信息：数据来源于M5竞赛，已进行数据清洗和整理，适合用于销量预测和时间序列分析。
该数据集适合用于零售行业销售预测、需求分析和市场营销策略研究等领域。
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：适用于时间序列分析、销量预测、市场趋势分析等学术研究，如基于历史数据的销售额预测、促销活动对销量的影响分析等。
行业应用：可以为零售企业、电商平台提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、定价策略制定、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理和市场营销决策，优化资源配置和提升盈利能力。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测技能。
此数据集特别适合用于探索商品销量的时间模式、影响因素，并构建预测模型，帮助用户实现优化库存、提高销售额和制定有效的市场策略等目标。
