沃尔玛商店销售预测数据集WalmartStoreSalesForecastingDataset-gustavoserafim
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业，销售预测，数据集，时间序列，机器学习，商业分析，市场营销，沃尔玛
数据概述： 该数据集包含沃尔玛商店的销售数据，旨在用于销售额预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年到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：数据集包括每日销售额，商店信息（如商店编号，商店类型，商店规模），商品信息（如商品类别），促销活动，节假日信息，以及其他影响销售额的因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化处理。
该数据集适合用于零售行业的销售预测，商业分析，市场营销等领域的研究和应用，尤其在时间序列分析，机器学习模型构建方面具有重要价值。
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：适用于销售预测，促销活动效果评估，节假日对销售额的影响分析等研究，如预测未来销售额，分析不同促销策略的有效性等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存管理，市场营销策略制定方面。
决策支持：支持零售商的销售预测和策略优化，帮助商家制定更精准的进货，定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索沃尔玛商店的销售规律与趋势，帮助用户实现准确的销售预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
