商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-mshaheena
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 时间序列分析, 零售数据, 产品销量, 市场分析, 商业智能, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个国家和零售商店的商品销售数据，用于预测商品销量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2017年1月1日开始。
地理范围：数据覆盖加拿大等国家。
数据维度：数据集包括商品ID、销售日期、国家、商店、商品名称以及训练集中的商品销售数量（num_sold）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的销售数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于时间序列预测、商品销量分析和市场趋势研究。
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、市场趋势分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、销售预测、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业制定销售目标、优化产品供应和定价策略。
教育和培训：作为时间序列分析、数据建模和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入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销量随时间、地区和商店变化的规律，帮助用户实现更精准的销售预测和更有效的业务决策。
