商品订单销售预测时间序列数据集ProductOrderSalesPredictionTimeSeriesDataset-xlassix
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 销售预测, 订单数据, 零售行业, 数据挖掘, 客户行为, 市场分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含商品订单相关的时间序列数据，记录了商品订单的销售情况以及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了订单发生的时间，具体时间范围需要从数据集中order_date字段中解析。
地理范围：数据包含了订单的billing_city信息，表明了订单发生的城市，但具体地理范围不明确，需要根据billing_city的具体值进行推断。
数据维度：数据集包含多个字段，包括order_date（订单日期），billing_city（账单所在城市），customer_id（客户ID），product_id（商品ID），Target（目标变量，可能代表销量或其他指标），date（日期，可能与order_date重复），weekday（星期几），month（月份），month_end（是否月末），month_early（是否月初），weekend（是否周末），week（周数）。
数据格式：CSV格式，文件名为Maincsv，方便进行数据分析和时间序列建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未知，已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于销售预测、市场趋势分析和客户行为分析等领域。
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：适用于时间序列分析、销售预测模型构建等研究，例如研究促销活动对销量的影响、分析客户购买行为等。
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、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业优化销售策略，提高库存管理效率，以及进行精准的市场推广。
教育和培训：作为数据科学、时间序列分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解销售数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索商品订单随时间变化的规律，预测未来销售趋势，从而帮助企业优化运营和提升效益。
