俄罗斯商品销量预测数据集FutureSales-RussianSalesPredictionDataset-akhilkammila
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，俄罗斯，经济学
数据概述： 该数据集包含了俄罗斯零售商在不同商店和产品类别中的销售数据，旨在用于预测未来的销售额。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2015年10月。
地理范围： 数据覆盖了俄罗斯多个城市和商店。
数据维度： 数据集包括商店ID，商品ID，日期，销量，商品类别，商品价格等关键变量。
数据格式： 数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于Kaggle竞赛，原始数据经过处理和整理。
该数据集适用于零售销售预测，时间序列分析和机器学习等领域，特别是在预测销售额，分析销售趋势和优化库存管理等方面具有重要价值。
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： 适用于销售预测，时间序列分析，商品需求预测等学术研究，如分析季节性销售波动，评估促销活动的影响等。
行业应用： 可以为零售行业提供数据支持，特别是在预测销售额，优化库存管理，制定定价策略和促销活动方面。
决策支持： 支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更有效的销售策略和库存管理方案。
教育和培训： 作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，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俄罗斯零售市场的销售规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
