销售预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：销售数据,时间序列,预测分析,门店销售,促销活动,商品分类,商业预测
数据概述
本数据集包含了一个用于销售预测的时间序列数据集，涵盖了多个关键字段，包括门店编号（store_nbr）、商品类别（family）、促销活动（onpromotion）以及销售目标变量（sales）。数据记录了不同门店在特定日期内各类商品的销售情况，以及促销活动对销售的影响。销售数据可能包含小数，这是因为某些商品（如食品）可以以非整数单位出售（例如 1.5 kg 的奶酪）。此外，数据还包括促销活动的参与情况，即在特定日期内某类商品的促销品项数量。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 销售预测分析：通过分析时间序列数据，预测未来销售趋势，帮助企业优化库存管理、制定营销策略。
2. 促销效果评估：研究促销活动（onpromotion）对销售（sales）的具体影响，评估促销策略的有效性。
3. 门店与商品类别分析：研究不同门店（store_nbr）和商品类别（family）的销售表现，识别高潜力商品和高绩效门店。
4. 时间序列建模：利用时间序列数据进行模型训练，开发销售预测算法，支持商业决策。
5. 数据挖掘与机器学习：作为训练集或测试集，用于构建机器学习模型，探索影响销售的关键因素。
数据字段说明
- store_nbr：标识销售商品的门店编号，是每个销售记录的核心标识符。
- family：标识销售的商品类别，例如食品、饮料、日用品等。
- sales：特定门店在特定日期内某类商品的总销售额，可能包含小数，反映了商品的实际销售单位。
- onpromotion：特定门店在特定日期内某类商品的促销品项数量，用于衡量促销活动的规模。
数据适用范围
此数据集特别适合用于零售业的销售预测、促销策略优化和商业智能分析。它可以帮助企业更好地理解不同门店和商品类别的销售模式，以及促销活动对销售的具体影响，从而提升决策效率和业务表现。
