厄瓜多尔零售商店销售额时间序列预测数据集-clkmuhammed
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，数据集，机器学习，经济学，商业智能，需求预测
数据概述： 该数据集包含厄瓜多尔多个零售商店的销售数据，适用于时间序列预测，销售分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年1月至2017年8月。
地理范围：数据覆盖厄瓜多尔不同城市的多个零售商店。
数据维度：数据集包括每日销售额数据，涵盖商店ID，商品类别，销售日期，销售额，是否为促销日，是否为节假日等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售额预测，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：适用于零售销售额预测，促销效果分析，需求预测等研究，如销售额波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，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：支持零售商店的销售额预测和策略优化，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零售行业销售额预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售额预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
