沃尔玛销售预测数据集WalmartSalesPredictionDataset-nikita171096
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, 商业智能, 机器学习, 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，记录了各门店的商品销售情况，以及相关的促销、经济和门店信息，用于预测未来的销售额。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：数据覆盖了沃尔玛在美国的多个门店。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下关键数据项：
train.csv：包含每个门店（Store）每个部门（Dept）在特定日期（Date）的每周销售额（Weekly_Sales）以及是否为节假日（IsHoliday）的信息。
test.csv：包含用于预测的测试数据，包括门店、部门、日期和是否为节假日。
features.csv：包含门店的附加信息，如温度（Temperature）、燃油价格（Fuel_Price）、促销信息（MarkDown1-5）、消费者物价指数（CPI）、失业率（Unemployment）以及是否为节假日。
stores.csv：包含门店的类型（Type）和规模（Size）信息。
数据格式：数据以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，是沃尔玛销售数据的子集，经过了结构化处理。
该数据集适合用于销售额预测、时间序列分析和商业智能领域的研究。
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：适用于零售业销售预测、市场营销策略分析、促销活动效果评估等研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、供应链优化、销售策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化商品配置和促销活动，从而提升盈利能力。
教育和培训：作为商业数据分析、时间序列分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售业务。
此数据集特别适合用于探索销售额与时间、促销活动、经济指标之间的关系，帮助用户优化决策，提高预测精度。
