沃尔玛商店商品销售预测数据集WalmartStoreItemSalesForecasting-bhanu949272
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, 经济指标, 促销活动, 机器学习, 商业智能, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）连锁商店的商品销售数据，旨在用于预测未来的商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖的时间范围为2010年2月5日至2013年7月26日，提供了超过三年的历史销售数据。
地理范围：数据来源于美国沃尔玛连锁店，未具体指明州或城市，但可推断为美国市场。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括：
train.csv：包含每个商店、部门和日期的每周销售额，以及是否为节假日的信息。
test.csv：包含用于预测的测试数据，包括商店、部门、日期和是否为节假日。
features.csv：包含有关商店的附加信息，如温度、燃油价格、促销活动、CPI（消费者物价指数）和失业率等。
stores.csv：包含商店的类型和大小信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是沃尔玛销售预测竞赛的官方数据集，经过清洗和预处理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析、以及探索销售额与其他因素之间的关系。
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、经济学等领域的研究，例如分析促销活动对销售额的影响、研究经济指标与销售额之间的关系等。
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、供应链优化、市场策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化库存管理、调整定价策略和市场营销活动。
教育和培训：作为数据科学、商业分析、时间序列分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测技能。
此数据集特别适合用于构建销售预测模型，探索影响销售额的关键因素，帮助用户优化销售策略，提高盈利能力。
