德国零售商店销售预测数据集GermanRetailStoreSalesPrediction-asmitahogade
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业, 销售预测, 时间序列分析, 商业智能, 门店管理, 促销活动, 节假日, 机器学习
数据概述：
该数据集包含德国零售商店的销售数据，记录了不同商店在特定日期内的销售额、顾客数量等信息，用于预测未来销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个零售商店在一定时间内的销售情况。
地理范围：数据覆盖德国地区的零售商店。
数据维度：包括商店编号（Store）、星期几（DayOfWeek）、日期（Date）、销售额（Sales）、顾客数量（Customers）、是否营业（Open）、是否促销（Promo）、是否州假日（StateHoliday）、是否学校放假（SchoolHoliday）等。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv, test_data.csv, test_data_hiddencsv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于零售行业公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售额预测、顾客流量分析、促销活动效果评估等。
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：适用于零售行业销售预测、时间序列分析等方面的学术研究，如销售额预测模型、促销活动对销售额的影响分析等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、资源分配和策略调整，以提高盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响零售商店销售额的关键因素，例如促销活动、节假日、天气等，从而帮助用户优化销售策略、提升预测精度。
