LSTM模型预测产品销量数据集LSTMProductSalesForecastingDataset-putrixenaaa
数据来源：互联网公开数据
标签：销量预测，时间序列，机器学习，LSTM，零售业，数据集，预测模型，销售数据
数据概述：该数据集包含由Putri Maharani构建的LSTM模型预测产品销量数据，记录了产品销售的历史数据和预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为未知，具体时间范围需参考原始数据。
地理范围：数据覆盖范围为未知，具体地区需参考原始数据。
数据维度：数据集包括日期，产品ID，历史销量数据以及LSTM模型预测的未来销量数据。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Putri Maharani的Kaggle项目，已进行数据处理和模型预测。
该数据集适合用于时间序列预测，机器学习模型分析和零售行业销售预测等领域。
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：适用于时间序列预测，LSTM模型研究，销售预测方法比较等学术研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在预测产品销量，优化库存管理和制定销售策略方面。
决策支持：支持销售预测，库存管理和市场分析，帮助企业优化决策。
教育和培训：作为时间序列分析，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解LSTM模型和销售预测技术。
此数据集特别适合用于探索LSTM模型在销售预测中的应用，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和提升销售效率。
