在线需求预测数据集OnlineDemandForecastingDataset-imanjowkar
数据来源：互联网公开数据
标签：在线零售，需求预测，数据集，时间序列分析，机器学习，市场营销，消费者行为，商业智能
数据概述： 该数据集包含在线零售平台的历史销售数据，用于需求预测和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间段，具体时间范围需查看数据集本身。
地理范围：数据涵盖了在线零售平台的用户行为和销售数据，可能包括全球范围。
数据维度：数据集包括每日或每小时的商品销量，用户访问量，商品价格，促销活动，用户行为数据（如点击，浏览，购买），天气信息等。
数据格式：数据提供CSV，JSON等多种格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的在线零售平台销售数据，用户行为数据，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于需求预测，用户行为分析，市场营销策略优化，供应链管理等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于需求预测，用户行为分析，价格弹性分析，促销效果评估等研究，如预测商品销量，分析用户购买行为，优化定价策略等。
行业应用：可以为电商平台，零售商，市场营销公司提供数据支持，特别是在库存管理，营销策略制定，用户个性化推荐等方面。
决策支持：支持在线零售平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定更精准的营销策略，优化库存管理和提高销售额。
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，用户行为分析，推荐系统等技术。
此数据集特别适合用于探索在线零售行业的需求变化规律与用户行为特征，帮助用户实现准确的需求预测，优化营销策略，提升用户体验，最终提高销售额和盈利能力。
