德国Rossmann连锁店销售预测数据集GermanRossmannStoreSalesPrediction-shenbo18
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 店铺数据, 德国, 市场营销, 商业智能, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自德国Rossmann连锁药店的销售数据，旨在用于预测店铺的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了多个时间段的销售数据，具体时间范围需根据各CSV文件中的日期字段确定。
地理范围：数据主要涉及德国地区的Rossmann连锁店。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涵盖了店铺信息、销售数据、天气数据、谷歌趋势数据等。具体数据项包括店铺ID、销售额、顾客数量、促销信息、天气状况、谷歌搜索趋势等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。主要文件包括：store.csv（店铺信息）、train.csv（训练集，包含销售数据）、test.csv（测试集，用于预测）、weather.csv（天气数据）、googletrend.csv（谷歌趋势数据）、state_scsv.csv（州信息）。
来源信息：数据来源于公开的Rossmann销售数据，并经过结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于销售预测、市场营销分析、商业智能等领域的研究和应用。
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、时间序列分析等相关研究，例如研究促销活动对销售额的影响、天气因素对销售额的影响等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，用于优化库存管理、制定营销策略、提升销售业绩。
决策支持：支持企业进行销售预测、资源分配和战略规划，从而提高运营效率。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等相关课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响零售店销售额的各种因素，并构建预测模型，帮助用户优化销售策略，提高预测准确性。
