零售商品销售预测影响因素数据集RetailProductSalesForecastingFactors-kamalneel81
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, 气象数据, 节假日, 商品销量, 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商品销售数据，记录了商品销售额与多种影响因素之间的关系，包括日期、商品信息、仓库信息、实际销量、商品类别、年份、周数、节假日数量、是否为节假日、平均气温、最高气温、最低气温和降水量等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含年份信息，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含仓库信息（dc-id），可用于按仓库进行分析。
数据维度：数据集包含多个字段，包括日期、商品唯一标识（sku）、仓库标识（dc-id）、商品实际销量（actuals）、商品类别（sku_segment）、年份、周数、节假日数量、是否为节假日、平均气温、最高气温、最低气温和降水量等。
数据格式：CSV格式，文件名为sales_segment_holidays_weathercsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，但包含了多个影响商品销售的因素，可用于建立销售预测模型。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和影响因素分析等领域。
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、影响因素分析等方面的研究，如节假日对商品销售的影响、气温对商品销售的影响等。
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、库存优化、促销活动规划等。
教育和培训：作为零售数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于探索商品销量与多种因素之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理等目标。
