商品销售预测与价格分析数据集ProductSalesPredictionandPriceAnalysis-sai1881
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 价格预测, 时间序列分析, 零售数据, 需求预测, 机器学习, 销售额, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品销售数据，记录了商品的需求量、价格、促销活动等信息，用于预测未来的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2013年1月7日开始，涵盖一定时间段内的商品销售情况。
地理范围：数据来源于美国加利福尼亚州、德克萨斯州和威斯康星州等地的零售商店。
数据维度：数据集包括商品ID、日期、商品类别、商店ID、州ID、需求量（demand）、价格（sell_price）、促销活动（event_name_1, event_type_1, event_name_2, event_type_2）、节假日（snap_CA, snap_TX, snap_WI）等多个维度的数据。此外，还包含基于历史数据的滞后特征、滚动统计特征、预测值（y_pred）和实际值（y_scaled）。
数据格式：CSV格式，文件名为price_forecast_100_HF_week.csv，易于数据处理和分析。数据经过预处理，包含缩放后的变量和预测结果。
该数据集适合用于零售行业的需求预测、价格优化和销售策略分析，是构建和评估时间序列预测模型的理想选择。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如商品销售预测、价格弹性分析、促销活动效果评估等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于库存管理、供应链优化、定价策略制定、市场营销活动规划等。
决策支持：支持零售商的决策制定和策略优化，提高销售额，减少库存积压，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握时间序列分析方法和预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析价格与需求之间的关系，以及评估促销活动对销售额的影响，从而帮助用户实现更精准的销售预测和更有效的市场策略。
