Softline2020黑客松商品销售预测数据集Softline2020HackathonProductSalesPrediction-blackitten13
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售预测, 零售数据分析, 时间序列预测, 特征工程, 机器学习, 交叉验证, 数据清洗, 黑客松
数据概述：
该数据集包含了Softline 2020黑客松比赛中用于商品销售预测的数据。数据集主要记录了与商品销售相关的一系列特征，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据集的用途来看，应包含一段时间内的商品销售数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能与Softline公司业务相关的特定市场或地区有关。
数据维度：数据集包含多个特征，例如：商品状态（status）的各种shift7和shiftafter7特征，以及权重(boxweight)、折扣价格(discount_price)和全价(full_price)等。这些特征经过了shift和shiftafter处理，可能代表了时间序列上的移动平均或滞后值。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，例如train_best_dropped_aftercsv、test_best_dropped_aftercsv等。
来源信息：数据来源于Softline 2020黑客松比赛，经过了预处理和特征工程，以用于构建商品销售预测模型。
该数据集特别适合用于时间序列预测、特征工程和机器学习模型的构建与评估。
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：用于时间序列预测、特征重要性分析和模型优化等研究，探索不同特征对商品销售的影响。
行业应用：为零售行业提供数据支持，用于商品销售预测、库存管理、促销活动规划和市场趋势分析。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售策略，优化供应链管理，提升盈利能力。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时间序列分析和特征工程在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于构建和评估商品销售预测模型，帮助用户深入理解销售数据，并优化销售策略。
