沃尔玛零售商品销售额预测数据集WalmartRetailSalesPredictionDataset-xraysierra
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 时间序列分析, 沃尔玛, 商业智能, 市场营销, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的商品销售数据，记录了不同商店和部门的每周销售额，以及相关的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据包含多个时间段的销售记录，具体时间范围待定，但包含日期信息。
地理范围：数据来源于沃尔玛零售商店，具体地理位置信息待定，但包含商店编号。
数据维度：数据集包括以下主要字段：商店编号（Store）、部门编号（Dept）、日期（Date）、每周销售额（Weekly_Sales）、是否为节假日（IsHoliday）、商店类型（Type）、商店规模（Size），以及商店和部门的独热编码特征（Store_1至Store_5，Dept_1至Dept_10，Month_1至Month_12）。
数据格式：CSV格式，文件名为walmart_datalab_9.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的沃尔玛销售数据，数据已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于销售额预测、时间序列分析、市场营销分析等领域的研究。
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，如探索节假日对销售额的影响、不同商店类型的销售表现差异等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销活动效果评估等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，帮助企业优化销售策略、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解零售行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索销售额的影响因素，构建销售预测模型，帮助用户实现销售额的精准预测和业务优化。
