商品销售预测数据集ProductSalesForecasting-elifgyuler
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列分析, 零售数据, 商品销售, 市场分析, 数据预测, 多变量预测, 销售趋势
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同国家、商店和商品的每日销售情况，用于预测未来的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围，从2010年1月1日开始，具体结束时间未知，需要根据实际数据进行推断。
地理范围：数据覆盖了多个国家（具体国家名称未知，从数据字段"country"推断），以及不同商店。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：商品ID (id), 销售日期 (date), 国家 (country), 商店 (store), 商品 (product) 以及每日销售数量 (num_sold)。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行结构化处理，方便进行时间序列分析。
该数据集特别适合用于销售预测、趋势分析和市场策略研究。
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，如探索不同商品、商店和国家销售额的季节性变化和长期趋势。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在库存管理、销售预测、市场营销等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售策略调整、库存优化和促销活动规划。
教育和培训：作为时间序列分析、数据预测等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的规律与影响因素，从而帮助用户实现更精准的销售预测、优化库存管理和提升市场竞争力。
