罗斯曼连锁店销售预测数据集RossmannStoreSalesPredictionDataset-salihimece
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售预测, 时间序列分析, 促销活动, 门店分析, 德国零售, 商业智能, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自德国罗斯曼（Rossmann）连锁药店的销售数据，记录了各门店的每日销售额、顾客数量以及影响销售的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了特定时间段的每日销售数据。
地理范围：数据主要集中在德国的罗斯曼连锁店。
数据维度：数据集包括门店编号（Store）、星期几（DayOfWeek）、日期（Date）、销售额（Sales）、顾客数量（Customers）、是否开门营业（Open）、是否有促销活动（Promo）、州假日（StateHoliday）和学校放假情况（SchoolHoliday）等关键指标。
数据格式：CSV格式，方便数据读取、分析和建模。提供了train.csv和store.csv两个文件，前者包含销售数据，后者包含门店的详细信息。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，原始数据可能经过整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和商业智能等领域的研究。
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、促销活动效果评估、顾客行为分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在优化库存管理、制定营销策略、提升运营效率等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、制定促销计划、优化门店运营和资源配置。
教育和培训：作为数据科学、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解零售数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索销售额与各种影响因素之间的关系，帮助用户预测未来销售趋势、优化决策和提升业务绩效。
