商品零售销量预测数据集ProductRetailSalesPrediction-harsh2040
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销量预测, 时间序列, 商品销售, 价格分析, 促销活动, 门店销售, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售渠道的商品销售数据，记录了不同商品在特定门店的销售情况，用于预测未来销量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从特定日期开始的销售情况，时间跨度为多个周。
地理范围：数据覆盖了多个门店，但未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括“record_ID”（记录ID）、“week”（销售周）、“store_id”（门店ID）、“sku_id”（商品ID）、“total_price”（总价）、“base_price”（基础价格）、“is_featured_sku”（是否为促销商品）、“is_display_sku”（是否为展示商品）以及训练集中的“units_sold”（销量）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于零售业务场景，已进行结构化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、销量预测和市场营销策略研究。
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：适用于零售行业销量预测、促销活动效果评估等方面的学术研究，如时间序列预测模型、价格弹性分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、促销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售策略制定、供应链管理和市场营销决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的案例，帮助学生和从业者实践时间序列分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品销量与价格、促销活动之间的关系，帮助用户优化库存管理、提升销售额和利润。
