沃尔玛商品销售预测数据集WalmartSalesPredictionDataset-dinocojagadeeshr
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, 市场营销, 经济指标, 假日效应, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛零售商店的销售数据，记录了不同商店和部门的商品销售情况，以及相关的促销、经济和假日信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年2月5日至2013年7月26日。
地理范围：数据涵盖了沃尔玛在美国的多个商店。
数据维度：数据集包括以下几个关键文件：
train.csv：包含历史销售数据，包括商店编号、部门编号、日期、每周销售额和是否为假日。
test.csv：包含待预测的销售数据，包括商店编号、部门编号、日期和是否为假日。
features.csv：包含商店层面的特征数据，如温度、燃油价格、促销活动、消费者物价指数（CPI）、失业率和是否为假日。
stores.csv：包含商店的基本信息，如商店类型和大小。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过整理和清洗，适用于销售预测和相关分析。
该数据集适合用于销售预测、市场营销分析、经济指标关联分析和数据建模等领域。
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、市场营销策略优化和经济因素对销售影响的学术研究。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在预测销售额、优化库存管理、评估促销活动效果等方面具备实用性。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、优化定价策略和预测市场需求。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测方法。
此数据集特别适合用于探索销售额与时间、促销活动、经济指标和假日之间的关系，帮助用户实现更准确的销售预测和更有效的市场策略。
