零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPrediction-feifeili1003
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, 商品需求, 市场营销, 机器学习, 需求预测, 商业分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品在特定门店的销售情况，并提供了影响销售的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体的时间范围，但从“days”字段推测，数据可能涵盖了数年时间。
地理范围：数据覆盖了多个州（state_id）的零售门店，以及不同商店（store_id）的销售情况。
数据维度：数据集包含多个关键字段：
item_id: 商品唯一标识符。
dept_id: 商品所属部门的标识符。
cat_id: 商品所属类别的标识符。
store_id: 商店的标识符。
state_id: 商店所在州的标识符。
mean, std: 商品的均值和标准差，反映了销售的统计特征。
days: 销售发生的天数。
demand: 商品的需求量或销量。
wday, month, year: 销售发生时的星期、月份和年份。
event_name_1, event_type_1, event_name_2, event_type_2: 描述了可能影响销售的事件。
snap_CA, snap_TX, snap_WI: 商店是否参与SNAP（Supplemental Nutrition Assistance Program，补充营养援助计划）的标识。
sell_price: 商品的销售价格。
item_store: 商品和商店的组合标识符。
available: 商品是否可用的标识。
demand_norm: 需求量的标准化值。
数据格式：CSV格式，包括train.csv、test.csv和product.csv三个文件。
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、商品需求预测、市场营销策略研究等学术研究。
行业应用：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、销售预测等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，如优化商品定价、调整库存策略、提升销售效率等。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据分析等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索商品销售的季节性规律、价格弹性、促销活动效果等，帮助用户实现优化库存、提升销售额等目标。
