未来销售预测数据集PredictFutureSalesDataset-deepdivelm
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，数据集，时间序列，机器学习，销售分析，商业智能，时间序列分析
数据概述： 该数据集包含来自零售行业的销售数据，记录了零售商店的历史销售情况，适用于未来销售预测和时间序列分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2015年。
地理范围：数据覆盖了俄罗斯一个大型零售连锁店的多个分店。
数据维度：数据集包括每日销售数据，涵盖日期，商品编号，商品类别，销售数量，销售额等变量。还包括部分商品的价格信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的销售预测，商业分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在时间序列预测和销售趋势分析方面具有重要价值。
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：适用于零售销售预测，时间序列分析等学术研究，如季节性销售波动分析，促销活动效果评估等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测，库存优化和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业未来销售趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
