商品销售预测数据集ProductSalesPrediction-ryansantosassss
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, 机器学习, 产品销量, 市场分析, 商业智能, 销售趋势
数据概述：
该数据集包含来自多个国家和商店的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况，用于预测未来的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年开始，到2017年结束。
地理范围：数据覆盖了多个国家（如加拿大等）的零售商店。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
id：唯一标识符。
date：销售日期。
country：销售国家。
store：销售商店。
product：商品名称。
num_sold：商品销售数量（仅在train.csv中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集，含销售数量）、test.csv（测试集，用于预测）和sample_submission.csv（提交格式示例）三个文件。数据已进行结构化处理，便于进行分析和建模。
该数据集适合用于时间序列预测、销量预测和市场趋势分析。
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、预测模型构建等学术研究，例如研究不同商品销售的季节性规律。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场营销策略等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、优化库存管理和制定促销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和时间序列分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间依赖性，预测未来销售额，并优化库存管理和市场营销策略。
