商品销售预测时间序列数据集ProductSalesForecastingTimeSeriesData-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列分析, 销售预测, 商品销量, 数据分析, 零售业, 回归模型, 数据挖掘, 预测建模
数据概述：
该数据集包含模拟的商品销售数据，记录了商品在特定时间段内的销售数量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确提供时间戳，但可用于构建时间序列分析模型。
地理范围：数据未明确提供地理位置信息，可视为单点或聚合的销售数据。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“row_id”（行标识符）和“num_sold”（商品销售数量）。
数据格式：CSV格式，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，用于预测建模练习和比赛。该数据集已进行初步的结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于时间序列预测、回归分析和数据挖掘等领域。
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、预测建模、回归分析等学术研究，例如销量预测、趋势分析等。
行业应用：可以为零售业、电商等行业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场策略等方面。
决策支持：支持企业在销售预测、库存管理、市场营销等方面的决策制定，优化资源配置。
教育和培训：作为数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索商品销售数量随时间变化的规律，帮助用户构建预测模型，提升预测精度，并为实际业务决策提供数据支持。
