零售商品销售额预测数据集RetailProductSalesPrediction-lucianodomingues
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售额预测, 时序分析, 商业分析, 数据建模, 销售预测, 机器学习, 市场趋势
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售额预测数据，记录了特定商品的销售情况，旨在用于构建销售额预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，但可用于模拟或预测未来的销售额。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般性的销售额预测分析。
数据维度：数据集包括“id”（商品或时间序列的唯一标识符）和“sales”（销售额）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的零售数据，已进行标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于销售额预测、市场趋势分析和数据驱动的决策制定。
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：适用于销售预测、时序分析等领域的学术研究，如构建预测模型、评估预测准确性等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定和销售目标设定等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测，优化资源配置，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解销售额预测方法。
此数据集特别适合用于探索销售额的潜在规律，帮助用户建立预测模型，实现销售额的精准预测和优化。
