商品零售销售预测数据集RetailSalesForecastingDataset-catalinauricoechea
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 商品销售, 市场营销, 商业分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的多维度销售数据，记录了不同商品在不同时间、不同地区的销售情况，以及相关的商品属性和促销活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为约5年，具体时间跨度由数据集内的时间戳字段决定。
地理范围：数据覆盖多个商店和地区，具体地理范围由数据集内的商店和地区信息确定。
数据维度：数据集包括多个核心数据项，如商品ID、商品类别、部门、商店、商店代码、地区、销售日期（以“d_”开头的列表示每日销售数量）、促销活动标识等。
数据格式：CSV格式，包含三个主要文件：daily_calendar_with_events.csv（日历数据，包含日期、促销活动等信息）、item_prices.csv（商品价格信息）和item_sales.csv（商品销售数据）。文件结构设计便于进行时间序列分析和销售预测。
来源信息：数据来源于零售行业公开数据，经过整理和清洗，去除了可能影响分析的异常值和缺失值。
该数据集适合用于零售销售预测、市场营销策略分析、库存管理优化等领域。
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、市场趋势研究等学术研究，例如探索促销活动对销售额的影响、分析不同商品的需求弹性等。
行业应用：可以为零售行业、电商平台提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、促销活动优化、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业制定销售目标、优化供应链管理、提升运营效率，辅助管理者做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握销售数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售的时间模式和影响因素，预测未来的销售趋势，帮助用户优化销售策略，提升盈利能力。
