商品销售额预测时序数据集ProductSalesForecastingTimeSeriesDataset-deepemotionalnetwork
数据来源：互联网公开数据
标签：时序分析, 销售预测, 零售, 商业分析, 数据建模, 时间序列, 机器学习, 销售额
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品在不同商店的每日销售额情况，以及相应的日期和商品信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2013年1月1日至2018年12月31日。
地理范围： 数据未明确标示具体国家或地区，但涵盖了多个商店的销售数据。
数据维度： 数据集包括“id”（商品唯一标识符）、“date”（销售日期）、“store”（商店编号）、“item”（商品编号）和“sales”（销售额）等关键字段。
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（提交示例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于时间序列分析、销售额预测和商业智能等领域的研究。
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： 适用于时间序列分析、预测模型构建等学术研究，如探索销售额的影响因素、预测未来销售趋势等。
行业应用： 可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售策略制定、市场预测等方面。
决策支持： 支持企业进行销售预测、资源分配、促销活动规划等决策。
教育和培训： 作为时间序列分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时间序列数据分析。
此数据集特别适合用于构建销售预测模型，帮助用户预测未来销售额，优化库存管理，提升销售业绩。
