商品销售预测数据集ProductSalesPrediction-symphony2233
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 零售分析, 商品销售, 销量预测, 时间序列分析, 市场分析, 数据建模, 销售渠道
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品在不同地区的销售情况，以及相关的商品属性和销售渠道信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2015年9月至2016年2月的商品销售数据。
地理范围：数据涵盖了多个销售区域，以sales_region_code进行标识。
数据维度：
order_train1.csv：包含订单日期（order_date）、销售区域代码（sales_region_code）、商品代码（item_code）、一级分类代码（first_cate_code）、二级分类代码（second_cate_code）、销售渠道名称（sales_chan_name）、商品单价（item_price）和订单数量（ord_qty）等字段。
predict_sku1.csv：包含预测所需的销售区域代码（sales_region_code）、商品代码（item_code）、一级分类代码（first_cate_code）和二级分类代码（second_cate_code）等字段。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于零售行业的公开数据，经过结构化处理，便于进行时间序列分析和预测建模。
该数据集适合用于商品销量预测、销售趋势分析和市场策略制定等领域。
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：适用于零售行业销售预测、市场趋势分析等学术研究，例如，通过时间序列模型预测未来销量、分析不同销售渠道的销售表现等。
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、销售计划制定、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业制定销售目标、优化库存管理、调整市场策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员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季节性规律、预测未来销量、优化销售策略等，帮助用户实现提升销售业绩、改善库存管理等目标。
