美国零售商品销售预测数据集USRetailSalesForecasting-naka2ka
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 时序分析, 商品销售, 需求预测, 市场分析, 促销活动, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自美国零售商的商品销售数据，旨在用于预测未来商品的销售量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为从 d_1 开始的连续时间段，具体起始日期未在文件名中明确，但提供了足够的数据用于时序分析。
地理范围：数据覆盖美国多个州（state_id），并按商店（store_id）进行区分。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括：
sales_train_validation.csv：训练数据，包含商品ID、部门ID、类别ID、商店ID、州ID，以及从d_1到d_1913的每日销售量。
calendar.csv：日历数据，包含日期、周信息、星期几、月份、年份、事件名称和类型等。
sell_prices.csv：商品价格数据，包含商店ID、商品ID、周信息和销售价格。
sample_submission.csv：示例提交文件，展示了预测结果的格式。
weights_validation.csv：用于加权验证的数据。
sales_test_validation.csv: 测试数据，包含商品ID、部门ID、类别ID、商店ID、州ID，以及从d_1914到d_1941的每日销售量。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源为公开零售销售数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于时序预测、需求预测、市场分析和促销活动效果评估等。
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、预测模型构建、市场趋势分析等学术研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，例如预测商品销售量、优化库存管理、制定促销策略等。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理和供应链优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、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掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间变化规律，评估促销活动对销售的影响，并构建高精度的销售预测模型，从而帮助用户优化库存管理、提升销售业绩。
