零售商品销量预测数据集_Retail_Product_Sales_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销量预测, 时间序列, 机器学习, 销售数据, 商品销售, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含俄罗斯零售商店的商品销售数据，用于预测商品在未来的销量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了多个时间段的销售信息，具体时间范围需从原始数据中的"date_block_num"字段推断。
地理范围：数据主要来自俄罗斯境内的零售商店。
数据维度：数据集包含商品、商店、销售日期等多个维度的数据。关键字段包括商品ID（item_id）、商店ID（shop_id）、销售数量（item_cnt_month）、以及各种用于预测的特征，例如历史销售数据、商品类别、商店地理位置等。
数据格式：CSV格式，数据被划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集和验证集包含特征数据（X_train, X_val）和对应的销量标签（Y_train, Y_val），测试集（X_test）用于提交预测结果。
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：适用于时间序列分析、销量预测、零售数据挖掘等领域的学术研究，如探索影响商品销量的因素、优化预测模型等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其在库存管理、销售策略制定、市场预测等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化商品采购计划，提升盈利能力。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于构建和评估销量预测模型，帮助用户预测未来销售情况，从而优化库存管理和销售策略。
