沃尔玛零售销售额预测数据集WalmartRetailSalesPrediction-sunchuabhishek
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售额预测, 时间序列分析, 经济指标, 沃尔玛, 商业分析, 市场营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的销售数据，记录了各商店的每周销售额以及相关的经济和环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2012年。
地理范围：数据覆盖了沃尔玛在美国的多个商店。
数据维度：数据集包括“Store”（商店编号）、“Date”（日期）、“Weekly_Sales”（每周销售额）、“Holiday_Flag”（是否为节假日）、“Temperature”（温度）、“Fuel_Price”（燃油价格）、“CPI”（消费者物价指数）和“Unemployment”（失业率）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Walmart.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于销售额预测、市场趋势分析以及探索经济因素对零售业绩的影响。
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、经济学和市场营销领域的研究，如销售额预测模型构建、节假日销售影响分析、经济指标与销售额之间的关系研究等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、促销活动策划、市场策略制定等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的销售预测，优化资源配置，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售业务和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与多种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化决策，提升业务表现。
