零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPredictionDataset-frabot
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售数据, 时间序列分析, 商品销售, 预测, 市场分析, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的销售数据，记录了不同商品在不同商店的销售情况，为商品销售预测提供了基础数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2013年1月1日开始。
地理范围：数据覆盖了多个州（state）和商店（store）。
数据维度：数据集包括以下关键字段：日期（date）、商品ID（item_id）、部门ID（dept_id）、类别ID（cat_id）、商店ID（store_id）、州ID（state_id）和销售额（sales）。
数据格式：CSV格式，包含sales_data.csv, sales_data_sampled.csv, transactions_data.csv, transactions_data_sampled.csv四个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行预处理和采样。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测、市场趋势分析等研究和应用。
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、市场趋势分析、促销活动效果评估等学术研究。
行业应用：可以为零售企业、电商平台等提供数据支持，尤其是在库存管理、商品定价、销售策略优化等方面。
决策支持：支持零售行业决策者进行销售预测、制定营销策略、优化供应链管理。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测技能。
此数据集特别适合用于探索销售额与时间、商品类别、商店位置等因素之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理等目标。
