商店销售预测数据集StoreSalesPredictionDataset-sj161199
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，数据集，时间序列分析，机器学习，经济学，商业分析，市场营销
数据概述： 该数据集包含了厄瓜多尔一家大型零售商的多家门店的销售数据，用于预测未来的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年到2017年。
地理范围：数据涵盖了厄瓜多尔不同地区的多个零售商店。
数据维度：数据集包括每日销售额，商品类别，商品促销活动，门店信息（如门店类型，门店规模），日期，天气等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
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销售预测，时间序列分析和机器学习等领域的研究与应用，特别是在销售额预测，促销活动效果评估等方面具有重要价值。
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：适用于零售销售预测，市场营销策略分析，促销活动效果评估等研究，如分析促销活动对销售额的影响，预测不同商品的销售趋势等。
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，定价策略和营销活动优化方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更科学的进货，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商店的销售规律，帮助用户实现准确的销售额预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
