商品销售数据预测数据集ProductSalesDataPrediction-raghavansandhya
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售，零售数据，时间序列分析，销售预测，促销活动，店铺分析，数据挖掘，机器学习
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店铺的销售情况，以及对应的促销信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2016年。
地理范围：数据来源于特定地区的零售商店，具体地区未明确标明。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
Unnamed: 0：原始数据中的索引，可忽略。
id：销售记录的唯一标识符。
date：销售日期。
store_nbr：店铺编号。
item_nbr：商品编号。
unit_sales：商品销售数量。
onpromotion：商品是否正在促销。
数据格式：CSV格式，文件名为train_sample_2.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开的零售数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于时间序列分析、销售预测、促销活动分析等领域。
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：适用于零售行业销售预测、促销效果评估、市场趋势分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业、电商平台提供数据支持，特别是在库存管理、销售策略制定、市场营销优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售预测、定价策略制定、促销活动规划等决策。
教育和培训：作为时间序列分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、预测未来销售趋势、评估促销活动的影响，从而优化销售策略，提升盈利能力。
