时序预测销量分析数据集TimeSeriesForecastingSalesAnalysis-ankitapaithankar
数据来源：互联网公开数据
标签：时序分析, 销量预测, 零售数据, SARIMA模型, 时间序列, 数据预测, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自销售领域的时序数据，记录了商品销量随时间变化的情况，适用于销量预测、趋势分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集中Train_SU63ISt.csv和Test_0qrQsBZ.csv包含Datetime字段，表明数据具有时间维度。具体时间跨度未知，需根据原始数据进一步确定。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析销售趋势。
数据维度：数据集包含多个关键字段：
Train_SU63ISt.csv: ID（商品唯一标识），Datetime（时间戳），Count（销量）。
Test_0qrQsBZ.csv: ID（商品唯一标识），Datetime（时间戳）。
SARIMA_1.csv: ID（商品唯一标识），Count（经过SARIMA模型预测后的销量）。
数据格式：CSV格式，分别命名为SARIMA_1.csv、Test_0qrQsBZ.csv和Train_SU63ISt.csv，便于时序分析和建模。数据已进行初步处理，可能包括缺失值处理、异常值处理等。
该数据集适合用于时序预测、销量分析和模型评估，特别是SARIMA模型的应用。
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、销量预测、趋势分析等领域的学术研究，例如不同预测模型对比、影响销量因素分析等。
行业应用：为零售、电商等行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、资源规划和生产决策。
教育和培训：作为时间序列分析、数据建模、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解时序数据的分析方法和预测模型。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，探索影响销量的因素，并优化销售策略。
