商品销量预测分析数据集ProductSalesPredictionAnalysis-akmalmir
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测, 时间序列分析, 零售数据, 线性回归, 机器学习, 数据建模, 预测分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了商品销量相关数据，主要用于销量预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可基于“num_sold”字段进行销量趋势分析。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于通用的销量预测模型构建。
数据维度：数据集包含商品销量（num_sold）以及其他可能用于预测的特征，如row_id等。
数据格式：CSV格式，文件包含多个不同的CSV文件，例如“443063_lasso_ridge_linear_elastic.csv”、“loss_preds (1).csv”等，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于在线数据竞赛或公开数据集，已进行初步整理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析等销量预测相关研究和应用。
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：适用于时间序列预测、机器学习模型在销量预测领域的应用研究。
行业应用：为零售、电商等行业提供数据支持，用于库存管理、销售预测、市场分析等。
决策支持：支持企业制定更精准的销售策略、优化供应链管理、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生掌握销量预测的方法和技巧。
此数据集特别适合用于探索影响商品销量的因素，构建预测模型，实现对未来销量的准确预估，从而优化决策。
