商品销售预测分析数据集ProductSalesPredictionAnalysis-sjz0535
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, 机器学习, 数据挖掘, 文本特征, 俄罗斯
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯零售商的商品销售数据，记录了商品在不同商店的销售情况，旨在用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2013年到2015年的商品销售记录。
地理范围：数据来源于俄罗斯境内的零售商店。
数据维度：数据集包括商品ID、商店ID、销售月份、年份、销售数量等关键指标，以及商品名称、商品类别、商店名称的文本特征和TF-IDF特征。
数据格式：CSV格式，提供project_train.csv和project_test.csv两个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过预处理，包含了多种特征工程。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和特征工程研究。
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：适用于销售预测、市场分析和时间序列分析等领域的学术研究，如商品销售额预测、销售趋势分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、销售额预测等方面。
决策支持：支持零售商的决策制定，优化库存管理和销售策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和时间序列分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和相关技术。
此数据集特别适合用于探索商品销售的影响因素，构建销售预测模型，帮助用户实现销售额预测和优化销售策略等目标。
