商品销售预测数据集ProductSalesPrediction-baliawwa
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售数据, 时间序列分析, 销售预测, 市场分析, 商业智能, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个国家不同商店的商品销售数据，记录了商品的销售情况，旨在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2010年1月1日开始，具体结束时间未知，但提供了可用于预测的数据。
地理范围：数据涵盖了多个国家，包括加拿大等，提供了跨地域的销售数据。
数据维度：数据集包括“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）和“num_sold”（商品销售数量）等字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的销售数据，已进行结构化处理，方便进行预测分析。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和市场趋势研究。
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：适用于零售行业销售预测、市场趋势分析、销售策略优化等方面的学术研究。
行业应用：为零售企业、电商平台等提供数据支持，尤其在库存管理、销售预测、市场营销等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化库存管理、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间变化规律、国家和商店之间的销售差异，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理等目标。
