M5预测数据集预处理数据集-nxrprime
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测，零售，预处理，机器学习，数据清洗，特征工程，时间序列分析，M5竞赛
数据概述： 该数据集包含M5竞赛（M5 Forecasting - Accuracy）的数据预处理结果，用于改进时序预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖M5竞赛的数据，具体时间跨度取决于原始数据集。
地理范围：数据涵盖了美国各州的零售商店销售数据。
数据维度：数据集包括经过预处理的销售数据，商品信息，促销信息，天气数据等。预处理包括缺失值处理，异常值处理，特征生成（如滞后特征，滑动窗口特征，节假日特征等），数据标准化等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV等，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于M5竞赛的原始数据集，并经过了预处理。预处理方法包括数据清洗，特征工程等。
该数据集适合用于时序预测，机器学习模型训练，数据分析等领域，特别是在零售销售预测，需求预测等任务中具有重要价值。
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：适用于时序预测，特征工程，数据清洗等研究，如分析不同预处理方法对模型性能的影响，探索特征重要性等。
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，销售预测，库存管理等方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助制定更准确的销售计划。
教育和培训：作为数据科学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据预处理，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索数据预处理方法对时序预测模型的影响，帮助用户提升预测精度，优化模型性能，并为实际应用提供数据支持。
