巴西零售商品销量预测数据集DatasetforPredictiveAnalysisofTimeSeries-BrazilianRetailSales-nelsonpereira
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销量预测，时间序列分析，巴西，数据集，机器学习，销售分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含巴西零售商店的商品销售数据，适用于时间序列分析和销量预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年至2017年。
地理范围：数据覆盖了巴西不同地区的零售商店，包括多种商品类别。
数据维度：数据集包含每日销售数据，包括日期，商店编号，商品类别，销售数量，销售额等变量。此外，可能还包括价格，促销活动，节假日等影响因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
数据来源：数据来源于巴西零售商店的销售记录，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于零售行业的销量预测，商业分析，市场研究等领域的应用，尤其在时间序列分析，机器学习模型训练等方面具有广泛的应用价值。
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，市场趋势分析，商品需求预测等研究，例如分析不同商品类别的销售趋势，节假日对销量的影响等。
行业应用：可以为巴西零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存管理，促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更精准的采购，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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索巴西零售商品销售的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
