沃尔玛商品销售预测数据集WalmartSalesPredictionDataset-felipechupel
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, 促销活动, 商业智能, 数据分析, 机器学习, 销售额
数据概述：
该数据集包含沃尔玛连锁店的商品销售数据，记录了不同商店和部门的每周销售额，并结合了日期和是否为节假日的信息，用于预测销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2010年至2012年期间的每周销售数据。
地理范围：数据来源于沃尔玛连锁店，但未明确指出具体地理位置，可以推断为美国地区。
数据维度：
traincsv：包含商店（Store）、部门（Dept）、日期（Date）、每周销售额（Weekly_Sales）和是否为节假日（IsHoliday）等字段。
testcsv：包含商店（Store）、部门（Dept）、日期（Date）和是否为节假日（IsHoliday）等字段，用于预测。
featurescsv：包含商店、日期、各种促销活动和温度、燃油价格、失业率等外部因素。
storescsv：包含商店信息，如商店类型和商店规模等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过整理和清洗，适合用于销售预测模型训练。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析、促销活动影响分析等领域。
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：适用于零售行业销售预测、促销活动效果评估等方面的学术研究。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其是在销售预测、库存管理、促销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业根据数据做出更明智的决策，优化销售策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为商业分析、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索销售额与日期、节假日、促销活动等因素之间的关系，帮助用户建立预测模型，提高销售额预测精度。
