沃尔玛商品销售预测数据集WalmartSalesForecastingDataset-singhuday
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 时间序列分析, 促销活动, 经济指标, 商业智能, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛连锁店的销售数据，记录了不同店铺、部门的商品销售额以及相关的促销、经济和节假日信息。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，涵盖了超过三年的销售周期。
地理范围：数据来源于沃尔玛连锁店，但未明确具体地理位置信息，可推测为美国市场。
数据维度：
train.csv: 包含店铺、部门、日期、销售额和是否为节假日等信息。
test.csv: 包含店铺、部门、日期和是否为节假日等信息，用于预测。
features.csv: 包含店铺、日期、温度、燃油价格、促销信息、消费者物价指数（CPI）、失业率、是否为节假日等信息。
stores.csv: 包含店铺编号、店铺类型和店铺规模等信息。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据集源于Kaggle平台，是公开的竞赛数据集，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析、以及探索促销活动对销售额的影响。
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：适用于零售行业销售预测、促销活动效果评估、经济指标对销售额的影响等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定方面。
决策支持：支持零售企业基于数据的决策制定和优化，例如优化促销策略、调整库存水平等。
教育和培训：作为数据科学和商业分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与时间、促销、经济指标等因素之间的关系，帮助用户实现精准的销售预测，提升运营效率。
