沃尔玛门店商品销售预测数据集WalmartStoreSalesForecasting-piratesofcaribbean
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列, 经济指标, 门店分析, 节假日, 机器学习, 商业分析
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）门店的销售数据，用于预测商品销售额，并分析影响销售额的因素。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：数据覆盖美国境内的多家沃尔玛门店。
数据维度：数据集包含多个关键数据项，包括：
train.csv：门店、部门、日期、每周销售额、是否节假日。
test.csv：门店、部门、日期、是否节假日（用于预测）。
features.csv：门店、日期、温度、燃油价格、促销活动（MarkDowns）、消费者物价指数（CPI）、失业率、是否节假日。
stores.csv：门店、门店类型、门店规模。
数据格式：CSV格式，文件结构清晰，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由沃尔玛官方或相关机构提供。数据集经过整理和清洗，可直接用于分析。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析、回归分析等。
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：适用于零售行业销售预测、影响因素分析等方面的学术研究，如探索节假日对销售额的影响、评估促销活动的有效性等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、市场营销策略等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售预测模型、优化门店运营策略、进行精准营销等。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于预测沃尔玛门店的每周销售额，探索销售额与各种经济指标、节假日和促销活动之间的关系，帮助用户优化销售策略、提高预测精度。
