沃尔玛商品销售预测数据集WalmartStoreSalesPrediction-ranmrg
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, 门店, 促销活动, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自沃尔玛连锁店的销售数据，记录了不同门店的商品销售情况，并结合了相关的促销活动和经济指标，旨在用于销售额预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2012年。
地理范围：数据覆盖了美国境内多家沃尔玛门店。
数据维度：数据集包含多个关键数据项，包括：
Weekly Sales Prediction.csv: 包含预测所需的“Id”和对应的“Weekly_Sales”数据。
train.csv: 记录了各门店、部门、日期的商品销售额（Weekly_Sales）以及是否为节假日（IsHoliday）等信息。
features.csv: 包含了门店层面的特征数据，如温度、燃油价格、促销活动（MarkDown1-5）、消费者物价指数（CPI）、失业率（Unemployment）以及是否为节假日等。
stores.csv: 包含了门店的基本信息，如门店类型（Type）和门店规模（Size）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据导入、处理和分析。数据已经过初步整理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于销售预测、市场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：适用于时间序列分析、销售预测模型构建、促销活动效果评估等研究，例如预测未来销售额、分析促销活动对销售额的影响等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业在销售预测、库存管理、市场营销等方面的决策制定，帮助优化运营效率，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和数据驱动决策。
此数据集特别适合用于探索不同因素对商品销售额的影响，以及构建预测模型，从而提升销售业绩和优化运营策略。
