商品销售预测时序分析数据集_Product_Sales_Forecasting_Time_Series_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：时序分析, 销售预测, 零售业, 预测模型, 日历数据, 节假日, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，用于构建和评估销售预测模型。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了从2022年7月25日开始的商品销售相关信息。
地理范围： 数据未明确标注地理范围，但考虑到数据内容和结构，推测可能来源于某个零售商或特定区域市场。
数据维度： 数据集包括多个文件，涵盖了日历信息（calendar.csv），节假日信息（holidays.csv），商品销售目标序列（target_series.parquet, target_series_extended.parquet, target_series_sum_in.parquet），以及商品特征信息（profiles.parquet）和提交样本（sample_submit.csv）。
数据格式： 数据集包含CSV和Parquet两种格式。CSV文件包括日历信息、节假日信息和提交样本；Parquet文件包含经过优化的商品销售目标序列和商品特征信息，便于高效的数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于公开的零售行业数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、预测建模和零售行业的数据分析。
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： 适用于时间序列预测、零售数据分析和机器学习模型的学术研究，如销售额预测、需求预测等。
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、供应链优化和市场营销策略方面。
决策支持： 支持零售商的决策制定，例如优化促销活动、调整库存水平和预测未来销售趋势。
教育和培训： 作为数据分析、时间序列分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间模式，并用于构建和评估预测模型，从而提升预测精度和支持业务决策。
