马查鄢格挑战赛提交数据集MachayengeSubmissionDataset-mihirkarkare
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据竞赛，挑战赛，时间序列预测，数据分析，预测模型，商业智能，经济学
数据概述： 该数据集来源于马查鄢格挑战赛的提交内容，主要记录了时间序列预测相关的数据，适用于预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多种商业场景和市场条件，具体包括不同地区和行业的销售数据。
数据维度：数据集包括历史销售数据，涵盖日期，产品类别，单品销量，促销活动，节假日，天气等因素。还包括预测所需的市场趋势，季节性变化等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于马查鄢格挑战赛的公开提交，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于商业分析，机器学习，经济学研究等领域的应用，尤其在时间序列预测，需求预测，市场趋势分析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：适用于时间序列预测，需求预测，市场趋势分析等研究，如销量波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售，物流，制造等行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和市场策略制定方面。
决策支持：支持企业的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的库存，采购和市场推广决策。
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时间序列预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的预测，优化库存管理和市场策略，提高销售效率和盈利能力。
