沃尔玛商店销售预测数据集WalmartStoreSalesForecastingDataset-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, 商业分析, 门店管理, 促销活动, 假日影响, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛连锁商店的销售数据，记录了不同商店和部门的每周销售额，以及相关的促销活动、节假日和经济指标等信息，用于预测未来的销售情况。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：数据涵盖了美国境内的多家沃尔玛商店。
数据维度：数据集由四个主要CSV文件组成：
train.csv：包含每周的销售数据，包括商店编号、部门编号、日期、每周销售额和是否为节假日等信息。
test.csv：包含需要预测的未来销售数据，包括商店编号、部门编号、日期和是否为节假日等信息。
features.csv：包含商店的附加信息，如温度、燃油价格、促销活动、消费者价格指数（CPI）、失业率和是否为节假日等。
stores.csv：包含商店的基本信息，如商店编号、商店类型和商店面积等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据由沃尔玛提供，并经过整理和清洗。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和商业分析等领域。
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：适用于零售行业和时间序列分析领域的学术研究，如销售预测模型构建、促销活动效果评估、节假日对销售额的影响分析等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、市场营销策略制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、资源分配、促销活动策划等决策制定，帮助企业优化运营效率，提升盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测、时间序列分析等方法。
此数据集特别适合用于探索影响沃尔玛商店销售额的各种因素，构建预测模型，并评估不同策略对销售业绩的影响，从而提升决策的科学性和准确性。
