S9V16LightGBM数据增强销量预测数据集-darbin
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测，LightGBM，数据增强，零售业，时间序列分析，机器学习，商业智能，销售分析
数据概述： 该数据集由 Gaurav Tambi 提供，主要用于基于 LightGBM 模型的销量预测任务，并结合了数据增强技术。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为相关销售周期。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店或销售点。
数据维度：数据集包括销售日期，商品信息，销售数量，促销活动，价格，天气等多种影响销量的因素，并经过了数据增强处理，以提升模型的泛化能力。
数据格式：数据提供为CSV等格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Gaurav Tambi的Kaggle项目，并经过了数据增强处理，旨在提升LightGBM模型在销量预测方面的性能。该数据集适合用于机器学习，时间序列分析和零售销售预测等领域。
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：适用于销量预测，促销效果评估，市场趋势分析等研究，如评估不同数据增强方法对预测精度的影响。
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，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解 LightGBM 模型，数据增强技术和时间序列预测方法。
此数据集特别适合用于探索数据增强技术对销量预测模型的影响，帮助用户实现更准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
