沃尔玛门店商品销售预测数据集WalmartStoreSalesForecastingDataset-piratesofcaribbean
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, 商业智能, 沃尔玛, 门店分析, 机器学习, 市场营销
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，用于预测未来的商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年2月5日至2013年7月26日。
地理范围：数据涵盖了多个沃尔玛门店，具体门店信息包含在stores.csv文件中。
数据维度：数据集包含多个关键数据项，包括：
train.csv：包含每个门店和部门的每周销售额、日期和是否为节假日的信息。
test.csv：包含用于预测的门店、部门、日期和是否为节假日的信息。
features.csv：包含门店的各种特征，如温度、燃油价格、促销信息、消费者价格指数（CPI）、失业率和是否为节假日等。
stores.csv：包含门店的类型和规模。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和商业智能相关的研究。
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：适用于时间序列预测、市场营销策略分析、零售业销售趋势研究等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，尤其是在库存管理、促销活动优化、销售额预测等方面。
决策支持：支持零售企业的决策制定，如调整商品供应、优化门店运营策略。
教育和培训：作为数据科学、商业分析和统计学课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解销售预测模型。
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，以提高销售预测的准确性，优化库存管理和市场营销策略。
