连锁店商品销售时间序列数据集StoreProductSalesTimeSeries-rajatrushiya
数据来源：互联网公开数据
标签：销售数据, 时间序列分析, 零售业, 商品销售, 促销活动, 门店分析, 预测模型, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自连锁商店的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年1月1日至2017年8月15日。
地理范围：数据来源于连锁商店，具体地理位置未明确指出，但可用于分析不同门店的销售差异。
数据维度：数据集包括“id”（商品编号）、“date”（销售日期）、“store_nbr”（门店编号）、“family”（商品类别）、“sales”（销售额）和“onpromotion”（是否促销）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为timeseries.csv，便于时间序列分析和数据挖掘。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于零售行业销售预测、促销活动效果评估和市场趋势分析。
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：适用于商业分析、时间序列分析和市场营销等领域的研究，例如商品销售预测、促销活动效果评估、销售额影响因素分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其在库存管理、供应链优化、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理、定价策略优化和促销活动规划。
教育和培训：作为商业分析、数据科学和时间序列分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间变化规律，评估促销活动对销售额的影响，以及构建预测模型以优化库存管理和提高销售业绩。
