沃尔玛商品销售预测数据集WalmartSalesPredictionDataset-agimtakon
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, 市场营销, 促销活动, 门店销售, 假日效应, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）零售连锁店的商品销售数据，记录了不同门店、不同部门的商品销售额、销售日期、是否为节假日等信息，旨在用于销售预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖一定时间范围内的销售记录，具体时间范围需根据数据中“Date”字段进行推断，但至少包含2012年11月的数据。
地理范围：数据来源于沃尔玛门店，具体门店分布情况需参考“stores.csv”文件。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
“Sample Data.csv”：记录了销售额（Weekly_Sales）。
“test.csv”：记录了门店（Store）、部门（Dept）、日期（Date）和是否为节假日（IsHoliday）的信息。
“train.csv”：记录了门店（Store）、部门（Dept）、日期（Date）、销售额（Weekly_Sales）和是否为节假日（IsHoliday）的信息。
“features.csv”：提供了关于门店的额外信息，如燃油价格、失业率等。
“stores.csv”：提供了关于门店的基本信息，如门店类型、门店规模等。
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：数据来源于公开的沃尔玛销售数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于销售预测、市场分析、促销活动效果评估等研究。
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、时间序列分析、市场营销等领域的学术研究，例如销售额预测模型构建、假日效应分析、促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、优化库存管理、制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解和应用时间序列分析、回归分析等方法。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素，构建预测模型，优化零售业务运营。
