商品销售预测数据集ProductSalesForecastingDataset-franseal
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列分析, 商品销售, 市场营销, 零售业, 机器学习, 数据分析, 销量预测
数据概述：
该数据集包含商品销售数据，记录了特定商品在一段时间内的销售情况，可用于预测未来的销售趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2022年1月1日至2022年2月21日的商品销售数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为特定销售渠道或零售商的销售数据。
数据维度：数据集包含商品的ID、产品大分类、中分类、小分类、品牌，以及从2022年1月1日至2022年2月21日期间的每日销售额（销售额数据为列）。
数据格式：CSV格式，包含训练数据和示例提交文件，便于数据处理和模型构建。数据已经过预处理，可以直接用于时间序列分析和预测模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于探索商品销售规律、构建销售预测模型，并评估不同预测模型的性能。
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、销售预测等领域的学术研究，例如研究不同商品类别的销售趋势、评估多种预测模型的性能等。
行业应用：可以为零售业、电商行业提供数据支持，特别是在库存管理、市场营销策略制定、销售计划等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测，优化库存管理，调整营销策略，提高销售业绩和盈利能力。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解销售预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索商品的销售规律，预测未来的销售额，帮助用户优化决策，提升销售业绩。
