沃尔玛美国45家门店季度销售与需求预测数据集2010-2012-shubhammore12
数据来源：互联网公开数据
标签：沃尔玛,销售预测,节假日影响,需求分析,经济指标,促销活动,数据建模,线性回归
数据概述：
本数据集包含了2010年2月5日至2012年11月1日期间沃尔玛美国45家门店的季度销售数据。数据集由沃尔玛提供，旨在帮助预测销售和需求，尤其是考虑节假日及经济条件等因素的影响。数据集包含各门店每周的销售记录，并提供了节假日标志、温度、燃油价格、消费者价格指数（CPI）和失业率等信息。
数据集字段包括：
- Store：门店编号
- Date：销售周日期
- Weekly_Sales：该门店的周销售额
- Holiday_Flag：是否为特殊节假日周，1表示节假日周，0表示非节假日周
- Temperature：销售日的温度
- Fuel_Price：该地区燃油价格
- CPI：消费者价格指数
- Unemployment：失业率
数据集中的主要节假日包括：
- 超级碗：2010年2月12日, 2011年2月11日, 2012年2月10日, 2013年2月8日
- 劳动节：2010年9月10日, 2011年9月9日, 2012年9月7日, 2013年9月6日
- 感恩节：2010年11月26日, 2011年11月25日, 2012年11月23日, 2013年11月29日
- 圣诞节：2010年12月31日, 2011年12月30日, 2012年12月28日, 2013年12月27日
数据用途概述：
该数据集适用于销售预测分析、节假日销售影响评估、经济指标对销售影响分析等多种场景。通过分析数据，可以帮助沃尔玛预测未来销售趋势，优化库存管理，并评估促销活动的效果。研究人员可以利用此数据集进行线性回归等统计建模，预测特定门店的销售需求。此外，该数据集也可以用于教学和培训，帮助学生和从业者理解销售数据分析的基本方法和技巧。
分析任务：
1. 确定销售额最高的门店。
2. 找出销售波动最大的门店，并计算其销售均值与标准差的比值。
3. 分析2012年第三季度销售增长表现良好的门店。
4. 识别对某些节假日销售有负面影响的活动。
5. 提供各门店每月和每季度的销售情况，并提供相关洞察。
统计模型：
1. 对于门店1，构建预测模型以预测需求。
2. 使用线性回归，利用日期和其他变量（如CPI、失业率、燃油价格）等构建模型，分析这些因素对销售的影响。
3. 将日期转换为天数，创建新的变量，以更好地进行模型训练。
