零售商品销售需求预测数据集-samratsengupta
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，需求预测，时间序列分析，机器学习，商业智能，供应链管理，市场营销
数据概述：
该数据集包含零售商品销售数据，用于预测未来商品的销售需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为 2010 年至 2014 年。
地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体位置未详细说明，但包含不同商店的销售数据。
数据维度：数据集包括商品类别、商店 ID、日期、每日销售量、价格、促销信息、节假日信息等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于 Kaggle 平台，已进行初步的标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的需求预测、销量预测、时间序列分析、市场营销分析等领域，尤其在机器学习模型训练和预测方面具有重要价值。
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、需求预测、市场趋势分析等研究，如预测商品的未来销量、分析促销活动对销售的影响等。
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、供应链优化、定价策略制定方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更合理的库存计划、促销活动和市场策略。
教育和培训：作为商业分析、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售商品销售的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理，提高销售效率和盈利能力。
