美国零售商品销售预测数据集USRetailSalesPredictionDataset-yogesh174
数据来源：互联网公开数据
标签：零售预测, 销售数据, 时间序列分析, 促销活动, 灾害事件, 市场分析, 交叉验证, 商品销售
数据概述：
该数据集包含来自美国零售商品销售的数据，记录了不同商品在不同地区、不同时间段的销售情况，并结合了促销活动和灾害事件等信息，用于零售销售预测分析。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：数据覆盖美国不同地区，包括加利福尼亚州（CA）、德克萨斯州（TX）和威斯康星州（WI）。
数据维度：数据集包括销售数据、日历信息、促销活动信息和灾害事件信息等。销售数据包括不同商品在不同地区的销售量。日历信息包括日期、星期、促销活动等。促销活动信息记录了促销活动的名称、类型等。灾害事件信息记录了灾害事件的类型、发生时间、影响区域等。
数据格式：数据集包括CSV和XLSX两种格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的处理和整理。
该数据集适合用于零售销售预测、市场分析、时间序列分析和促销活动效果评估等研究。
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：适用于零售销售预测、时间序列分析、促销活动效果评估、灾害事件对销售的影响等方面的学术研究。
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、促销策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、制定促销计划、优化供应链管理等。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘、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零售销售数据分析。
此数据集特别适合用于探索销售额的季节性变化、促销活动对销售的影响、灾害事件对销售的影响等规律，帮助用户实现销售额预测、优化决策和提升预测精度等目标。
