沃尔玛零售销售额预测数据集WalmartRetailSalesForecasting-aslakduruk
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 时间序列, 商业智能, 零售业, 经济指标, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的销售数据，记录了每周的销售额以及相关的经济指标，适用于销售额预测和市场趋势分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2012年。
地理范围：数据来源于沃尔玛零售商店，具体地点未明确，但可推测为美国地区。
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）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Walmart Data Analysis and Forcasting.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据，已进行预处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于零售销售预测、市场趋势分析和经济指标与销售额之间的关系研究。
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：适用于零售管理、市场营销和经济学领域的学术研究，例如研究节假日对销售额的影响、温度和燃油价格对销售额的影响等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在销售额预测、库存管理、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业的销售预测、促销活动规划和供应链管理决策。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解零售数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索销售额与各种经济指标之间的关系，以及构建预测模型，提升销售额预测的准确性。
