商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-ryanholbrook
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 零售分析, 时间序列分析, 商品销售, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 价格分析
数据概述：
该数据集包含来自零售商店的商品销售数据，记录了商品在不同日期、不同店铺的销售情况，以及商品的基本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据日期字段推测为一段时间内的销售记录。
地理范围：数据来源于不同的零售商店，具体商店位置未明确说明，但可以用于分析不同商店的销售差异。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如销售日期、商品ID、商店ID、商品名称、每日销售数量（item_cnt_day）和商品价格（item_price）。
数据格式：CSV格式，包含三个主要文件：1c_test.csv，1c_items.csv和1c_train.csv。
来源信息：数据来源于公开的零售销售记录，已进行结构化处理。
该数据集适合用于销售预测、市场分析和商品推荐等领域。
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、销售预测模型、市场趋势研究等学术研究。
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、销售策略优化、市场营销等方面。
决策支持：支持零售企业的销售预测、价格优化和促销活动规划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解销售数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品销售规律、分析价格与销量之间的关系，帮助用户优化销售策略，提升预测准确性。
