沃尔玛零售销售预测数据集WalmartRetailSalesForecastingDataset-marxcerqueira
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列, 市场营销, 经济指标, 促销活动, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）的零售销售数据，记录了不同商店和部门的每周销售额，以及相关的促销、经济和节假日信息，用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年2月5日至2013年7月26日。
地理范围：数据涵盖了沃尔玛在美国的多个商店。
数据维度：数据集主要包括以下几个方面的数据：
train.csv：包含每周销售额数据，字段包括商店编号（Store），部门编号（Dept），日期（Date），每周销售额（Weekly_Sales）和是否为节假日（IsHoliday）。
test.csv：包含需要预测的销售额数据，字段包括商店编号（Store），部门编号（Dept），日期（Date），和是否为节假日（IsHoliday）。
features.csv：包含商店的额外信息，如温度（Temperature），燃油价格（Fuel_Price），促销活动信息（MarkDown1-MarkDown5），消费者价格指数（CPI），失业率（Unemployment）和是否为节假日（IsHoliday）。
stores.csv：包含商店的类型（Type）和规模（Size）信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由沃尔玛官方提供，已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列分析、回归建模和预测分析。
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：适用于零售领域的时间序列预测研究，如探索促销活动对销售额的影响，分析节假日对销售额的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理，制定促销计划，提高运营效率。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解时间序列分析、回归建模等方法。
此数据集特别适合用于探索销售额的季节性变化规律，评估促销活动的效果，并预测未来的销售趋势，从而帮助企业优化决策，提升盈利能力。
