沃尔玛零售销售额预测数据集WalmartRetailSalesForecast-dasbiki
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, 经济指标, 机器学习, 数据分析, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的销售数据，记录了各商店的每周销售额，以及影响销售额的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2012年。
地理范围：数据涵盖了沃尔玛在美国的零售商店。
数据维度：包括商店编号（Store）、日期（Date）、每周销售额（Weekly_Sales）、是否为节假日（Holiday_Flag）、温度（Temperature）、燃油价格（Fuel_Price）、消费者物价指数（CPI）和失业率（Unemployment）等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为Walmart DataSet.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于销售额预测、市场分析和商业智能等领域的研究。
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：适用于时间序列分析、回归分析、机器学习模型构建等方面的学术研究，例如预测销售额、分析影响销售额的关键因素等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，例如优化促销活动、调整库存水平、预测收入等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的辅助材料，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与各种因素之间的关系，并构建预测模型，帮助用户提高销售额预测的准确性和效率。
