零售商品销售额预测提交数据集RetailProductSalesPredictionSubmissionDataset-hardikgarg03
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 零售, 时间序列分析, 机器学习, 数据建模, 销售额, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于零售商品销售额预测的数据，记录了不同商品的销售额预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但通常用于预测未来销售额。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为特定零售商或销售渠道的商品销售数据。
数据维度：包括“id”（商品唯一标识符）和“sales”（预测的销售额）两个字段，适用于回归预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型提交。
来源信息：数据来源于公开的零售销售预测竞赛或项目。
该数据集适合用于销售额预测模型构建和评估。
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、销售预测等领域的学术研究，例如预测模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于销售预测、库存管理、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售决策制定和业务规划，帮助企业优化资源配置和提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践销售预测模型。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性，以及探索不同预测方法对销售额预测结果的影响。
