产品销售预测训练数据集ProductSalesPredictionTrainingDataset-dmitryvolovikov
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列分析, 产品销售, 市场营销, 商业智能, 数据分析, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自多个公司和产品的销售数据，记录了不同产品在特定时间段内的销售表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为特定市场或销售区域。
数据维度：数据集包括“Company_ID”（公司标识）, “Product_ID”（产品标识）, “Target”（销售目标值，即预测目标）, “Date”（销售日期）, 以及多组类别型特征（cat_0 到 cat_14）和数值型特征（num_0 到 num_18）。
数据格式：CSV格式，包含 train_sort.csv 和 train_sort_everything.csv 两个文件。其中 train_sort_everything.csv 包含所有数据，train_sort.csv可能为训练集或子集。
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：适用于商业分析、市场营销和销售预测相关的学术研究，如时间序列预测、特征重要性分析等。
行业应用：为零售、电商、制造业等行业提供数据支持，特别是在销售额预测、库存管理、市场策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测和资源分配，优化市场营销策略，提高销售业绩。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索产品销售与时间、产品属性及其他特征之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现销售额预测、优化库存管理等目标。
