零售商品销售预测竞赛数据集RetailProductSalesForecastingCompetitionDataset-dgijlswijk
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 销售数据, 时间序列分析, 商品销售, 市场预测, 机器学习, 销售预测竞赛, 需求预测
数据概述：
该数据集包含来自零售商品销售预测竞赛的数据，记录了不同商品在不同地区的销售情况，旨在用于预测未来的商品销售量。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个时间段，具体时间范围需要参考数据集中的时间戳或日期信息。
地理范围：数据覆盖多个地区（例如：州、城市或商店），具体地理范围需查阅数据集中的相关列。
数据维度：数据集包括商品ID、销售数量、价格、日期等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含sample_submission_afcs2021.csv、calendar_afcs2021.csv、sell_prices_afcs2021.csv、sales_test_validation_afcs2021.csv、sales_train_validation_afcs2021.csv等多个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于零售商品销售预测竞赛，已进行数据清洗和标准化。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析和机器学习建模。
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、需求预测等学术研究，例如探索不同商品销售趋势、价格弹性等。
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、供应链优化、市场营销等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存规划、定价策略优化等决策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律，预测未来销售量，帮助用户优化库存管理和提升销售业绩。
