零售商品销售预测数据集RetailItemSalesPredictionDataset-rajashreeroy
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, 商品销售, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在不同商店的每日销售情况，以及相应的预测需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从未知起始日期到2018年的商品销售数据，其中train.csv包含了历史销售数据，test.csv包含了需要预测的未来销售数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但包含了不同商店的销售数据，可用于分析不同商店的销售差异。
数据维度：数据集包含多个关键字段：
date：销售日期。
store：商店编号。
item：商品编号。
sales：商品销售数量（仅在train.csv中）。
id：用于标识测试集中的每个预测案例。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（历史销售数据）、test.csv（待预测销售数据）和sample_submission.csv（提交格式示例）三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，便于直接用于分析和建模。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测和数据建模等技术应用。
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、以及零售领域的学术研究，例如预测模型构建、销售趋势分析等。
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、促销活动规划、以及销售额预测方面。
决策支持：支持零售商的决策制定，优化库存管理，提升销售业绩。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测和零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间序列规律，帮助用户构建预测模型，优化销售策略，提升预测精度。
