沃尔玛销售数据补充特征数据集WalmartSalesDatawithAdditionalFeaturesDataset-deepkumarprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售数据，数据集，时间序列，机器学习，特征工程，商业分析，经济指标
数据概述： 该数据集包含了沃尔玛零售商店的销售数据，并加入了额外的特征，旨在提升销售预测和业务分析的准确性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年到2012年。
地理范围：数据覆盖了美国多个州的沃尔玛商店。
数据维度：数据集包括每日销售额，商店信息，商品类别，促销活动，节假日信息，以及天气，失业率，燃油价格等宏观经济指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据清洗和特征工程处理。
该数据集适合用于零售业销售预测，市场分析，经济学研究等领域，特别是在时间序列分析，机器学习模型构建等任务中具有重要价值。
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：适用于零售销售预测，促销活动效果评估，经济因素对销售的影响分析等研究，如分析节假日对销售的影响，研究宏观经济指标与销售额之间的关系。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持沃尔玛等零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，特征工程和回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索沃尔玛销售数据的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
