罗斯曼药店销售额预测数据集RossmannRetailStoresSalesPredictionDataset-krishanusaha5720
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售额预测，数据集，时间序列，机器学习，商业分析，促销活动，经济
数据概述： 该数据集包含来自德国罗斯曼（Rossmann）药店的销售数据，用于预测药店的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年开始。
地理范围：数据覆盖了德国境内的多个罗斯曼药店。
数据维度：数据集包括每日销售额，药店信息（如类型，是否连锁等），促销信息，竞争对手信息，店铺关闭状态，学校和假日信息，以及天气等变量。
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Kaggle竞赛，原始数据已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售额预测，时间序列分析，商业智能等领域的研究和应用，特别是在促销活动效果评估，市场趋势分析等方面具有重要价值。
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：适用于零售销售额预测，促销活动效果评估，市场趋势分析等研究，如分析促销活动对销售额的影响，预测未来销售额等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理，促销策略制定，运营决策等方面。
决策支持：支持药店的销售额预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业销售额的影响因素与预测方法，帮助用户实现准确的销售额预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
