商品销售预测数据集ProductSalesForecastingDataset-ebubekirtosun
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列分析, 零售, 销量预测, 机器学习, 市场分析, 商业智能, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在特定商店的每日销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从特定起始日期到2018年的销售记录。
地理范围：数据来源于多个零售商店，但具体地理位置未明确。
数据维度：
train.csv: 包含销售日期（date）、商店编号（store）、商品编号（item）和销售数量（sales）。
test.csv: 包含用于预测的日期、商店和商品信息，以及一个唯一标识符（id）。
sample_submission.csv: 提供了提交预测结果的格式，包括商品id和预测的销售量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于时间序列预测模型训练和评估。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和机器学习模型构建。
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、预测建模等领域的学术研究，如探索季节性因素对销售的影响、评估不同预测模型的性能等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销活动规划、供应链优化等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理，提高运营效率。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索商品销售的规律与趋势，帮助用户构建预测模型，实现销售额的提升和库存成本的降低。
