商品零售销售预测数据集ProductRetailSalesPredictionDataset-sohinibhattacharya86

数据来源：互联网公开数据

标签：零售数据, 销售预测, 时间序列分析, 商品销售, 促销活动, 门店销售, 机器学习, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况，并包含了促销活动信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2017年。地理范围：数据覆盖了特定地区的零售商店（具体地区信息未明确）。数据维度：数据集包括以下字段：id（销售记录唯一标识）、date（销售日期）、store_nbr（门店编号）、item_nbr（商品编号）、unit_sales（商品销售数量）、onpromotion（商品是否参与促销）。数据格式：CSV格式，文件名为train_rd.csv，方便数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于销售预测、时间序列分析等相关领域的研究。

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、促销活动对销售影响分析等学术研究。行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在销售预测、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策略制定、库存管理优化和市场预测。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售数据分析。此数据集特别适合用于探索商品销售的季节性规律、促销活动对销售额的影响，以及构建销售预测模型，帮助用户实现销售额最大化和库存优化。