商品零售销售额预测数据集ProductRetailSalesPredictionDataset-saranya55
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售额预测, 时间序列分析, 商品销售, 商店销售, 数据分析, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了特定商品在不同日期、不同商店的销售额情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2013年1月1日开始。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集包含多个商店的销售数据。
数据维度：数据集包括日期（date）、商店ID（store）、商品ID（item）和销售额（sales）四个主要数据项。
数据格式：CSV格式，文件名为trainnew.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于时间序列分析、销售额预测和商业智能研究。
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：适用于零售行业销售预测、时间序列分析的学术研究，例如探索销售额的影响因素、分析不同商品和商店的销售趋势等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理、优化商品陈列、制定营销策略等决策。
教育和培训：作为商业数据分析、时间序列分析、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商品销售额的时间变化规律，帮助用户构建预测模型、优化库存管理、提升销售业绩。
