商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-peppermintshake
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售预测, 时间序列分析, 商品销量, 促销活动, 数据建模, 机器学习, 商店销售
数据概述：
该数据集包含来自特定零售商店的商品销售数据，记录了不同商品在特定时间段内的销售情况，并包含了促销活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从特定日期开始，包含训练集和测试集。
地理范围：数据覆盖单个零售商店。
数据维度：数据集包括商品ID、日期、商店编号、商品编号、销量、促销信息等关键指标。
数据格式：CSV格式，包括train_store1.csv和test_store1.csv两个文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于销售预测相关的研究和分析。已进行标准化处理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和数据建模等技术应用。
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：适用于零售行业销量预测的学术研究，如时间序列预测模型、促销活动对销量的影响分析等。
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、促销策略制定和销售预测方面。
决策支持：支持零售商的决策制定和销售策略优化。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测相关知识。
此数据集特别适合用于探索商品销量随时间的变化规律，以及促销活动对销售的影响，帮助用户实现更精准的销售预测和更有效的营销策略。
