零售商品销售预测数据集RetailItemSalesPredictionDataset-sygajbhiye
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, 数据分析, 机器学习, 市场趋势, 销售额
数据概述:
该数据集包含零售商品的销售数据,记录了不同商店中不同商品的每日销售额。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确具体时间范围,但包含了日期信息,可以用于时间序列分析。
地理范围:数据未限定具体地理范围,但包含了商店信息,可以按商店进行分析。
数据维度:包括日期(date)、商店编号(store)、商品编号(item)和销售额(sales)等关键字段。
数据格式:CSV格式,文件名为train.csv,方便数据分析和模型构建。
来源信息:数据来源于公开数据集,已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、市场趋势分析和库存管理等领域的研究和应用。
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:适用于零售行业销售预测、时间序列分析等学术研究,如销售额预测模型构建、季节性分析等。
行业应用:可以为零售企业提供数据支持,特别是在销售预测、库存管理、市场营销等方面。
决策支持:支持零售企业进行销售策略制定、库存管理优化和市场趋势分析,从而提高盈利能力。
教育和培训:作为时间序列分析、销售预测等课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律与趋势,帮助用户实现更精准的销售预测和更有效的资源配置。