商品销售额预测数据集ProductSalesPrediction-kushdamii
数据来源：互联网公开数据
标签：销售额预测, 时间序列分析, SARIMA模型, 零售数据, 商业分析, 数据建模, 预测分析, 销量统计
数据概述：
该数据集包含商品销售额的时间序列数据，记录了商品销售额随时间的变化情况，适用于销售额预测和趋势分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据数据特点推测为一段时间内的销售额记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于分析特定商品或特定地区的销售情况。
数据维度：数据集包括“id”（商品或时间序列的唯一标识符）和“sales”（销售额）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_SARIMA_1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列预测和销售额趋势分析。
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、预测模型构建等领域的研究，例如SARIMA模型在销售额预测中的应用。
行业应用：可以为零售业、电商行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场营销等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化库存管理和预测销售业绩。
教育和培训：作为时间序列分析、数据建模课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解销售额预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索销售额的时间变化规律，帮助用户构建预测模型，优化商业决策。
