罗斯曼药店销售预测测试数据集RossmannStoreSalesPredictionTestDataset-joswx21
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，数据集，时间序列，机器学习，药店，商业分析，销售分析
数据概述：该数据集包含来自罗斯曼药店的销售数据，用于测试销售预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围是根据测试需求而定的。
地理范围：数据覆盖了罗斯曼药店的销售数据，包含不同地理位置的药店。
数据维度：数据集包括药店ID，日期，顾客数量，促销信息，竞争对手信息，学校假期，州假日等变量，用于预测未来的销售额。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于销售预测，时间序列分析和机器学习模型评估等领域的研究，特别是在零售行业销售额预测方面具有重要价值。
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：适用于销售预测，促销效果评估，市场趋势分析等研究，如销售额与促销活动的关系分析，不同节假日对销售额的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售药店的销售预测和策略优化，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药店销售额预测的规律与趋势，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。
