SKU级别商品周销售数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业,SKU数据,时间序列,销售预测,季节性分析,机器学习,库存优化
数据概述
本数据集包含5家门店每周的销售和价格数据，涉及1000多种商品（SKU）。数据记录了不同门店在每个周期内的商品销售数量及对应价格，但需要注意，不同门店的商品列表可能不完全一致，部分门店可能未销售全部商品。此外，数据中还包含了季节性因素的影响，需要在分析中加以考虑。
数据用途概述
该数据集适用于零售行业中的销售预测、库存管理和商业决策等场景。具体用途包括：
1. SKU级别销售预测：通过分析历史销售数据，预测未来每个SKU的销售趋势，帮助零售商优化库存，降低缺货或滞销风险。
2. 季节性分析：识别商品销售中的季节性规律，为促销活动和库存准备提供依据。
3. 门店差异化建模：探索不同门店的销售模式，判断是否需要为每家门店单独建模，还是可以合并数据进行统一预测。
4. 比较预测模型效果：对比ARIMA、XGBoost、深度学习等不同预测模型的表现，寻找更优的预测方案。
5. 提升客户体验：通过精准预测销售趋势，优化库存管理，确保快速满足客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
此数据集特别适合零售从业者、数据科学家以及对销售预测感兴趣的学术研究者使用，可用于构建和验证机器学习模型，解决零售行业中的实际问题。
数据字段说明（示例）
以下是一些可能包含在数据集中的关键字段（实际字段以具体数据为准）：
1. Store ID：门店标识，用于区分不同门店。
2. Product ID：商品标识（SKU），用于唯一标识每种商品。
3. Week Number：销售周期，以周为单位，表示数据记录的周期。
4. Sales Quantity：销售数量，表示该周期内某门店某商品的销售量。
5. Price：销售价格，表示该周期内某门店某商品的售价。
6. Seasonal Flag：季节性标识，标记是否存在明显的季节性波动。
7. Category：商品类别，用于分类管理不同类型的SKU。
应用场景示例
1. 库存优化：通过分析历史销售数据，预测未来一段时间的SKU需求量，优化库存水平，降低库存成本。
2. 促销策略制定：识别高需求SKU，设计有针对性的促销活动，提升销售额。
3. 门店差异化管理：分析不同门店的销售模式，制定个性化的库存和补货策略。
4. 技术研究：为学术界和工业界提供真实数据，用于验证和改进销售预测模型，如时间序列模型、机器学习算法等。
注意事项
1. 数据质量：数据可能存在缺失值或异常值，需进行预处理。
2. 季节性因素：数据中包含季节性波动，需在建模时加以考虑。
3. 多门店分析：不同门店的商品销售模式可能存在差异，需判断是否需要分别建模。
4. 模型选择：鼓励探索传统时间序列方法（如ARIMA）之外的先进技术，如机器学习（XGBoost）或深度学习。
本数据集为零售行业提供了丰富的SKU级别销售数据，是研究销售预测、库存管理和商业决策的重要资源，适用于学术研究、企业实践和数据科学项目。
