罗斯曼药店销售预测数据集RossmannStoreSalesPredictionDataset-rakesh6184
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，销售分析，商业智能，促销活动
数据概述： 该数据集包含来自罗斯曼药店的销售数据，用于预测药店的销售额，并分析影响销售额的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2015年。
地理范围：数据涵盖了德国境内的罗斯曼药店，包括不同地区和商圈的店铺。
数据维度：数据集包括每日的销售额，店铺信息（如店铺类型，是否促销等），促销活动信息，竞争对手信息，学校假期信息，天气数据等多个维度。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测，市场分析，商业智能等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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，促销活动效果评估，店铺业绩分析等研究，如分析促销活动对销售额的影响，预测不同店铺的销售趋势等。
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，促销策略制定和店铺运营优化方面。
决策支持：支持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行业销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
