零售库存需求预测数据集-2011至2021年-talhanazir168
数据来源：互联网公开数据
标签：库存预测,零售业,销售数据,机器学习,需求分析,时间序列,商业智能
数据概述：
本数据集包含零售业库存需求预测的历史销售数据，用于预测不同商店在特定日期的销售情况。数据集分为训练集和测试集两部分，适用于机器学习模型的训练和评估。训练集（train.csv）包含过去的历史销售数据，测试集（test.csv）用于评估模型的预测准确性。
训练集数据字段：
date：销售数据的具体日期，记录了销售发生的日期。
store：每个商店的唯一标识符，用于区分不同的商店位置。
item：每个在商店内销售的商品的唯一标识符。
sales：特定商店在特定日期销售的商品数量，这是预测任务的目标变量。
测试集数据字段（与训练集相似）：
date：需要进行销售预测的日期。
store：需要预测销售的商店ID。
item：需要预测销售的商品ID。
数据用途概述：
该数据集适用于库存管理、销售预测、需求分析等多种商业场景。研究人员和零售商可以利用此数据进行时间序列分析，预测未来销售趋势；库存管理人员可据此优化库存水平，减少缺货或过剩；营销团队也能基于预测结果制定更有效的营销策略。此外，该数据集也适合用于机器学习算法的研究和开发，帮助提升预测模型的准确性和鲁棒性。
