超市销量预测数据集SupermarketSalesPredictionDataset-kikinovianasaputri
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销量预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集记录了超市的销售数据，适用于销量预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年1月到2019年3月。
地理范围：数据覆盖了三个不同城市的超市门店。
数据维度：数据集包括日期，时间，Invoice ID，分店编号，分店城市，顾客类型，性别，产品线，单价，数量，总价，付款方式，会员积分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的超市销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销量预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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，顾客行为分析，产品销售趋势研究等学术研究，如不同产品线的销售模式分析，季节性销售波动研究等。
行业应用：可以为超市和零售企业提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持超市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，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索超市销售数据的规律与趋势，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。
