商品销售时间序列预测数据集ProductSalesTimeSeriesForecasting-sumansuhag
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 销售数据, 零售分析, 商品销量, 多变量预测, 销售预测, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同国家、商店和商品在特定时间内的销售数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2010年开始的商品销售情况，具体时间范围未在数据中明确，但提供了每日的销售数据。
地理范围：数据涵盖了多个国家（具体国家未在数据中明确）。
数据维度：数据集包括以下字段：
id：销售记录的唯一标识符。
date：销售日期。
country：销售发生的国家。
store：销售发生的商店。
product：销售的商品。
num_sold：商品的销售数量。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于时间序列分析和预测建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，用于时间序列预测相关研究。
该数据集适合用于时间序列分析、销量预测和多变量预测等任务。
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：适用于零售行业的时间序列分析研究，例如销量预测、趋势分析、季节性分析等。
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、市场分析等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略、优化库存管理、提升运营效率。
教育和培训：作为时间序列分析、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时间序列数据分析方法。
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，帮助用户构建销售预测模型，优化销售策略，提升业务决策的科学性。
