商品销量与天气及渠道关联分析训练数据集ProductSales-Weather-andChannelAnalysisTrainingData-sahastragunasegaram
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测, 天气数据, 零售渠道, 销售分析, 时间序列, 数据建模, 机器学习, 气象数据
数据概述：
该数据集包含商品销量数据，结合了天气状况和零售渠道信息，用于预测商品销售量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从特定日期开始的商品销量信息。具体时间范围需根据week_start_date字段的实际值确定。
地理范围：数据覆盖了不同地区的零售渠道，以outlet_region和outlet_code字段标识。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
week_start_date：每周的起始日期。
expected_rainfall：预计降雨量，以毫米为单位。
freezer_status：冷柜状态，表明冷柜是否可用。
outlet_region：零售渠道所在的区域。
outlet_code：零售渠道的唯一编码。
sales_quantity：商品的销售数量。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售记录和天气数据，已经过初步整理和整合。
该数据集适合用于商品销量预测、市场分析和销售策略优化等研究。
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：适用于零售销售预测、天气对商品销售影响分析等研究，例如通过时间序列分析方法预测未来销量。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销活动策划、销售渠道优化等方面。
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：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品销量与天气、销售渠道之间的关系，帮助用户优化销售策略，提升预测准确性。
