沃尔玛零售销售预测数据集WalmartRetailSalesForecasting-shashwatwork
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, 市场营销, 经济指标, 促销活动, 商业分析, 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：数据覆盖了沃尔玛在美国的多个商店。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
Features data set.csv：包含商店层面的天气、燃油价格、促销活动（MarkDown1-5）、消费者物价指数（CPI）、失业率等特征。
sales data-set.csv：包含商店、部门、日期、每周销售额和是否为节假日的信息。
stores data-set.csv：包含商店类型和商店规模的信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛数据集，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于零售销售预测、市场营销策略分析和经济因素对销售影响的研究。
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：适用于零售管理、市场营销和经济学领域的学术研究，如销售预测模型构建、促销活动效果评估、宏观经济因素对销售的影响分析等。
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、销售目标设定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、优化定价策略、提升供应链效率。
教育和培训：作为商业分析、数据科学和机器学习课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响零售销售额的各种因素，构建预测模型，并优化零售企业的运营策略，实现销售额增长和利润最大化。
