沃尔玛门店销售预测数据集WalmartStoreSalesPrediction-sagarbapodara
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 经济指标, 门店数据, 机器学习, 数据分析, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）门店的销售数据，记录了不同门店每周的销售额，以及影响销售额的多种因素。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2012年10月26日。
地理范围：数据覆盖了沃尔玛在美国的多个门店。
数据维度：数据集包括门店编号（store）、日期（date）、温度（temperature）、燃油价格（fuel_price）、促销信息（markdown1-5）、消费者价格指数（cpi）、失业率（unemployment）、部门（dept）、每周销售额（weekly_sales）、是否节假日（IsHoliday）、门店类型（type）、门店规模（size）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为merged-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据竞赛或学术研究，经过整理和合并，包含了销售额、促销、经济、天气等多方面的信息。
该数据集适合用于销售预测、市场分析、时间序列分析等。
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、市场营销效果评估等研究，例如，分析促销活动对销售额的影响、研究天气对销售额的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、门店运营优化等方面。
决策支持：支持零售企业在销售预测、库存管理、定价策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和时间序列分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型和影响因素。
此数据集特别适合用于探索影响沃尔玛门店销售额的各种因素，并构建预测模型，帮助用户优化销售策略、提高库存管理效率。
