商品零售需求预测数据集ProductRetailDemandForecasting-anmolkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 销售数据, 时间序列分析, 价格分析, 商品销售, 市场营销, 需求预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况、价格信息以及促销活动等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间未明确，具体时间范围需根据"week"字段进行推断，适用于长期销售趋势分析。
地理范围：数据来源于特定零售商店，未明确具体地理位置，但可用于分析不同商店的销售差异。
数据维度：包括商品唯一标识（sku_id）、商店标识（store_id）、销售日期（week）、总销售额（total_price）、基础价格（base_price）、是否为特色商品（is_featured_sku）、是否为展示商品（is_display_sku）等。
数据格式：CSV格式，提供了 train.csv, test.csv, sample_submission.csv 三个文件，分别包含训练数据、测试数据和提交示例，方便进行模型训练和预测。
来源信息：数据来源于零售行业公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于零售需求预测、销量分析、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：适用于零售管理、市场营销和供应链管理等领域的学术研究，如时间序列预测、促销活动效果评估等。
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、定价策略等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的销售策略和库存管理方案，优化资源配置。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握需求预测技能。
此数据集特别适合用于预测商品在未来时间段内的销售量，帮助用户优化库存管理、提升销售额。
