商店需求预测数据集StoreDemandForecastingDataset-aravindaraman
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测，零售业，时间序列，数据集，机器学习，销售分析，库存管理，预测分析
数据概述：
该数据集包含来自不同商店的销售和需求数据，用于预测未来商品的需求量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，具体时间范围取决于数据集的发布版本，通常涵盖数年。
地理范围：数据覆盖多个零售商店，可能分布在不同的地理位置。
数据维度：数据集包括日期，商店ID，商品ID，销量，促销信息，节假日信息，天气数据等，用于构建预测模型。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于零售行业的需求预测，时间序列分析，机器学习建模等研究和应用。
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：适用于需求预测，库存管理，促销活动效果评估等研究，如销量预测，需求弹性分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在供应链管理，库存优化，促销策略制定等方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更精准的采购，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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索商品需求预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的需求预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
