美国零售商品销售预测数据集USRetailSalesPrediction-karanm45
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列, 需求预测, 商品销售, 市场分析, 机器学习, 价格数据
数据概述：
该数据集包含来自美国零售商的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况、价格信息以及日历事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2011年到2016年。
地理范围：数据覆盖美国不同州和商店的商品销售情况。
数据维度：数据集包括商品ID、部门ID、类别ID、商店ID、州ID、销售日期、销售数量、商品价格、促销信息以及日历事件等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含calendar.csv、sales_train.csv、sales_train_validation.csv和sell_prices.csv四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的零售销售预测竞赛数据集。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测、需求预测以及市场趋势研究。
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：适用于零售市场分析、消费者行为研究、时间序列预测等学术研究，如探索季节性因素对商品销售的影响、分析促销活动对销售额的提升作用等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、定价策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、市场营销策略制定和资源分配。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的规律与趋势，帮助用户实现更精准的销售预测，优化库存管理，提升盈利能力。
