沃尔玛商品销售预测数据集WalmartSalesForecastingDataset-gcarra
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, 机器学习, 商业智能, 市场营销, 经济指标, 促销活动
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛（Walmart）连锁店的销售数据，用于预测商品每周的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2013年。
地理范围：数据涵盖了沃尔玛在美国的多个门店。
数据维度：
train.csv: 包含每个门店、部门、日期和每周销售额以及是否为节假日的信息。
test.csv: 包含需要预测的每周销售额的门店、部门、日期和是否为节假日的信息。
features.csv: 包含门店的特征，如温度、燃油价格、促销信息、消费者物价指数（CPI）、失业率和是否为节假日等。
stores.csv: 包含门店的基本信息，如门店类型和大小。
sampleSubmission.csv: 提供了提交预测结果的格式。
数据格式： 数据集以CSV格式提供，包含多个独立的文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle竞赛，原始数据由沃尔玛提供，并经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于销售预测、时间序列分析和商业智能等领域的研究。
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：适用于零售销售预测、时间序列分析、促销活动对销售额的影响等方面的学术研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于销售预测、库存管理、市场营销策略制定等。
决策支持：支持零售企业的销售预测、库存管理和市场营销决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的实训材料，帮助学生理解销售预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的因素，构建预测模型，并优化零售策略，从而提高销售业绩和库存管理效率。
