商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-rajan3208
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售预测, 时间序列分析, 销售数据, 商品数据, 市场分析, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自不同国家和商店的商品销售数据，记录了特定时间段内的商品销售情况，可用于预测未来销售趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从未知起始日期开始，数据中包含日期字段。
地理范围：数据覆盖的区域，包括不同国家和商店。
数据维度：数据集包括“id”（唯一标识符），“date”（销售日期），“country”（国家），“store”（商店），“product”（商品），“num_sold”（销售数量）等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含销售数量，test.csv用于预测，便于时间序列分析和预测建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于商品销售预测、市场趋势分析和销售策略优化。
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、销售预测等领域的学术研究，如销售额预测、销量预测等。
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、市场营销、销售策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测，优化库存管理，制定更有效的营销策略。
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。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间模式和影响因素，帮助用户实现销售预测、库存优化等目标。
