商品销售预测数据集_Product_Sales_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 零售数据, 时间序列分析, 商品销售, 促销活动, 地理位置, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品销售数据，记录了商品在不同时间、不同地点的销售情况，以及相关的促销信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从具体起始日期到2019年。
地理范围：数据覆盖多个地理位置，具体位置信息由locationId标识。
数据维度：数据集包括销售日期（date）、地理位置（locationId）、商品ID（item_id）、销售数量（unit_sales）以及是否参与促销（onpromotion）等关键字段。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，包含train.csv、test.csv、test_target_actualValues.csv以及item_details.xlsx、location_details.xlsx、train_transactions.xlsx等文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于零售行业，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和数据建模等任务。
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：适用于零售行业销售预测相关的学术研究，如销售预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为零售商提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略优化等方面。
决策支持：支持零售商的决策制定，如优化商品定价、调整促销活动等。
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。
此数据集特别适合用于探索商品销售与时间、地点、促销活动之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化库存管理等目标。
