商品销售预测时序数据集ProductSalesForecastingTimeSeriesDataset-sai1881

数据来源：互联网公开数据

标签：零售预测, 时序分析, 需求预测, 价格分析, 销售数据, 机器学习, 预测模型, 市场趋势

数据概述：该数据集包含来自美国加州、德克萨斯州和威斯康星州的零售商品销售数据，记录了商品在特定时间段内的销售量、价格以及其他相关特征。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2011年至2016年，涵盖了多个完整的年份，适合进行长期趋势分析。地理范围：数据覆盖美国加州（CA）、德克萨斯州（TX）和威斯康星州（WI）三个州。数据维度：数据集包括多种维度，如商品ID、部门ID、类别ID、商店ID、州ID、需求量（demand）、价格（sell_price）、促销活动信息（event_name_1, event_type_1, event_name_2, event_type_2）、是否为节假日（snap_CA, snap_TX, snap_WI）、日期（date）、星期几（week_day_rank, dayofweek）等。此外，还包含了多个基于历史数据的滞后特征、滚动统计特征、以及预测值（y_pred, y_pred_scaled）。数据格式：CSV格式，文件名为price_forecast_100_HF_week.csv，方便进行数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的零售销售预测竞赛或研究项目，数据已经过清洗和预处理，以便于直接进行分析和建模。该数据集适合用于需求预测、价格弹性分析、促销活动影响评估以及构建销售预测模型。

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：适用于零售市场分析、时间序列预测、经济学研究等学术研究，如分析促销活动对销售额的影响、探索价格与需求之间的关系等。行业应用：为零售行业、供应链管理、市场营销等领域提供数据支持，特别是在库存管理、定价策略、销售预测和市场趋势分析方面。决策支持：支持零售企业进行销售预测、库存管理、促销活动规划、定价决策等，从而优化运营效率和提升盈利能力。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据挖掘等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于探索商品销售量的时间变化规律，评估不同因素对销售额的影响，并构建高精度的销售预测模型，从而实现优化决策、提高预测精度等目标。