零售商店销售额预测数据集RetailStoreSalesPredictionDataset-moussaadamouidrissa
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 顾客分析, 促销活动, 节假日, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自德国零售商店的销售数据，记录了各商店的每日销售额、顾客数量以及影响销售额的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从未知起始日期到2015年7月31日。
地理范围：数据覆盖德国的零售商店。
数据维度：包括“Store”（商店编号）、“DayOfWeek”（星期几）、“Date”（日期）、“Sales”（销售额）、“Customers”（顾客数量）、“Open”（是否营业）、“Promo”（是否促销）、“StateHoliday”（州节假日）、“SchoolHoliday”（学校放假）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的Kaggle竞赛数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售额预测、顾客行为分析以及评估促销和节假日对销售额的影响。
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：适用于零售管理、市场营销、时间序列分析等领域的学术研究，如销售额预测模型的构建、促销活动效果评估、节假日对销售的影响研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售预测、优化促销策略、提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响零售商店销售额的各种因素，并构建预测模型，帮助用户优化决策、提升销售业绩。
