零售商品销售预测分析数据集RetailProductSalesPredictionAnalysis-cartoonistbeard
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, 经济指标, 促销活动, 商品分析, 机器学习, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自多个国家和地区的零售商品销售数据，记录了不同商品在不同商店的销售情况，并结合了宏观经济和促销活动等相关信息，用于销售预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含年、月、日信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据覆盖多个国家，包括加拿大、芬兰、意大利、肯尼亚、挪威和新加坡等。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括是否节假日（is_holiday）、年份（year）、GDP、总GDP（total_gdp）、GDP占比（gdp_ratio）、月份（month）、日期（day）、星期几（day_of_week）、是否周末（is_weekend）、年份标准化（year_normalized）、商品占比（product_ratio）、商店占比（store_ratio）、国家占比（country_ratio），以及国家和商店的One-Hot编码，以及商品信息（product_Holographic Goose, product_Kaggle, product_Kaggle Tiers, product_Kerneler, product_Kerneler Dark Mode）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为训练集（PS5E1trainV2csv）和测试集（PS5E1testV2csv），便于数据分析和建模。
该数据集特别适用于零售销售预测、时间序列分析、以及多因素影响下的销售趋势研究。
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、市场营销和经济学交叉领域的学术研究，如促销活动对销售额的影响分析、不同国家市场销售差异比较、以及时间序列预测模型的研究等。
行业应用：为零售企业、电商平台和市场咨询公司提供数据支持，尤其在销售额预测、库存管理、市场策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持企业制定更精准的销售策略、优化促销活动、以及进行市场扩张决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响零售商品销售额的关键因素，并构建预测模型，以优化销售决策和提升市场竞争力。
