季节性需求预测数据集SeasonalityDemandDataset-rajsumit17
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测，季节性分析，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，商业智能，零售业
数据概述： 该数据集记录了多个行业产品在不同时间节点的销售数据，主要用于分析和预测季节性需求变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的零售市场，包括中国，美国，欧洲等主要消费市场。
数据维度：数据集包括每日或每周的销售数据，涵盖产品类别，销售数量，价格，促销活动，季节性因素，节假日信息等变量。还包括历史销售数据和市场因素。
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：数据来源于多个零售商的公开销售记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于需求预测，季节性分析，时间序列预测等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，商业分析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：适用于季节性需求预测，销售趋势分析等研究，如节日销售波动的原因分析，季节性产品需求预测等。
行业应用：可以为零售行业，电商平台提供数据支持，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：支持零售商和电商平台的需求预测和策略优化，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季节性需求变化的规律与趋势，帮助用户实现准确的需求预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
