销售预测时间序列特征工程数据集SalesPredictionTimeSeriesFeatureEngineering-hakanfe
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 销售预测, 特征工程, 零售数据, 机器学习, 季节性分析, 日期特征, 节假日影响
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的销售预测相关数据，用于构建时间序列预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从日期特征来看，涵盖了年、月、日、周等时间维度。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从特征名称推断，可能与特定零售或销售场景相关。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了日期、时间、季节性、节假日等维度，具体包括：is_med（可能为医学相关标志，待定）、day_of_month、day_of_year、week_of_year、day_of_week、quarter、is_month_start、is_month_end、weekday、is_weekend、is_night、holiday、is_spring、is_summer、is_autumn、is_winter、RELIGIOUS_DAY_FLAG_SK_（多个宗教节日标志）、NATIONAL_DAY_FLAG_SK_（多个国家节日标志）、month_（1-12月）、hour_（0-23时）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_imputed.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但经过了特征工程处理，可能用于销售预测或时间序列分析任务。
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：适用于时间序列分析、销售预测、特征工程等领域的学术研究，如季节性模式分析、节假日效应研究等。
行业应用：可以为零售、电商等行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、资源配置、促销活动策划等决策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解特征工程在预测中的作用。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的规律与趋势，构建销售预测模型，优化决策，提升预测精度。
