销售预测竞赛Kaggle多特征数据集SalesPredictionCompetitionMulti-FeatureDataset-alexandrgusev

数据来源：互联网公开数据

标签：零售业，销量预测，数据集，特征工程，机器学习，时间序列，数据竞赛，商业智能

数据概述：该数据集来自Kaggle销售预测竞赛，包含了零售行业的历史销售数据和多种特征变量，适用于构建销量预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2017年。地理范围：数据覆盖了多个零售商店，具体包括多个城市和地区的不同商圈。数据维度：数据集包括每日销售数据，涵盖日期、商店编号、商品类别、单品销量、库存、促销活动、天气、节假日、经济指标等变量。还包括销售预测所需的历史销售数据和市场因素。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。来源信息：数据来源于Kaggle销售预测竞赛，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于零售行业的销量预测、商业分析、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在特征工程和预测模型构建方面具有重要应用价值。

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、库存管理、促销效果分析等研究，如销量波动的原因分析、市场趋势预测等。行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在需求预测、库存优化和促销策略制定方面。决策支持：支持零售商店的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的进货、定价和促销决策。教育和培训：作为商业分析、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测、特征工程和回归分析等技术。此数据集特别适合用于探索零售行业销售预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的销量预测，优化库存管理和促销活动，提高销售效率和盈利能力。