商品销量预测数据集ProductSalesPredictionDataset-ritikdhedia
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测, 零售分析, 时间序列, 商品销售, 价格分析, 市场营销, 销售预测, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了商品在不同时间段内的销售情况，用于预测商品的销量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个时间段的商品销售数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为特定零售商的销售数据。
数据维度：数据集包括商品的唯一标识（sku_id）、商店的唯一标识（store_id）、销售周数（week）、总价（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）和销量（units_sold）等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_0irEZ2H.csv（训练集）、test_nfaJ3J5.csv（测试集）和sample_submission_pzljTaX.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析和销量预测模型的构建。
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、市场营销和数据科学领域的学术研究，如销量预测模型优化、价格弹性分析等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、市场需求预测等方面。
决策支持：支持零售商的决策制定，如优化商品定价、改善库存管理和提升市场营销效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解销量预测方法。
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，从而优化零售商的运营效率和盈利能力。
