零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPrediction-sotpai
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, 门店, 商品, 预测模型, 数据分析, 机器学习
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门店的销售情况，适用于预测商品未来销售额的任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2018年。
地理范围：数据涵盖特定零售商的多个门店，未明确具体地理位置，但可用于分析不同门店间的销售差异。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
id：测试集中的唯一标识符。
date：销售日期。
store：门店编号。
item：商品编号。
sales：商品销售数量（仅在训练集中）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集，包含历史销售数据）、test.csv（测试集，用于预测未来销售额）和sample_submission.csv（提交格式示例）。
来源信息：数据来源于公开的零售销售数据，已进行初步处理，方便进行时间序列分析和预测建模。
该数据集适合用于时间序列分析、回归分析、预测模型构建等，并可用于评估不同预测模型的性能。
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：适用于时间序列预测、零售销售行为分析、促销活动效果评估等研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于库存管理、供应链优化、销售策略制定等。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化商品采购决策，提升盈利能力。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握预测模型构建和应用。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间变化规律，以及构建预测模型以提高销售额预测的准确性，帮助用户优化库存管理和销售策略。
