商品销售量预测数据集ProductSalesVolumePrediction-ilyamatveichuk
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 销售预测, 时间序列分析, 零售数据, 数据建模, 机器学习, 销售额, 市场分析
数据概述：
该数据集包含商品销售相关数据，记录了商品的销售数量信息，适用于构建销售预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含按月统计的销售数量，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同商品的销售情况。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引列，通常为原始数据的行号）、“ID”（商品ID）和“item_cnt_month”（当月商品销售数量）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为df_name.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构清晰，适合用于销售预测建模。
该数据集适合用于销售预测、库存管理和市场趋势分析等领域。
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：适用于商品销售预测、时间序列分析等领域的学术研究，如销售额预测模型构建、销售趋势分析等。
行业应用：可以为零售行业、电商平台等提供数据支持，特别是在库存管理、销售策略优化等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测和决策，优化库存管理和市场营销策略。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同商品的销售规律与趋势，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理等目标。
