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Kaggle销售预测数据集

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简介：
本数据集来自Kaggle平台，旨在通过历史销售记录及其他相关信息，帮助用户建立模型以准确预测未来的销售趋势和模式。 Kaggle销售预测数据集提供了一个平台用于分析和预测销售趋势。参与者可以利用历史销售数据来构建模型，从而帮助企业在未来的营销决策中做出更准确的判断。该数据集通常包括产品类别、时间信息以及销量等关键指标，非常适合进行机器学习项目的实践与研究。

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  • Kaggle销售预测数据集
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    本数据集来自Kaggle平台，旨在通过历史销售记录及其他相关信息，帮助用户建立模型以准确预测未来的销售趋势和模式。 Kaggle销售预测数据集提供了一个平台用于分析和预测销售趋势。参与者可以利用历史销售数据来构建模型，从而帮助企业在未来的营销决策中做出更准确的判断。该数据集通常包括产品类别、时间信息以及销量等关键指标，非常适合进行机器学习项目的实践与研究。
     
  • Kaggle上的Rossmann商店销售数据集
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    该数据集来自Kaggle平台，包含Rossmann连锁药店的历史销售记录、促销活动及店铺运营状况等信息，旨在预测各门店的日销售额。 对于不方便在Kaggle官网下载Rossmann Store Sales数据集的朋友，这里提供一个方便国内访问的下载方式。
     
  • 沃尔玛招聘 - 销售预测数据集（门店销售预报）
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    本数据集专为沃尔玛公司设计，旨在通过历史销售记录及其他影响因素来预测各门店未来的销售趋势，助力企业优化库存管理和供应链效率。 在此数据集中，为求职者提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。每个商店包含多个部门，参与者必须计划每个商店中每个部门的销售额。为了增加挑战性，数据集包括了选定假期期间的价格折扣事件。已知这些价格变动会影响销售情况，但预测哪些部门会受到影响以及影响的程度具有一定的难度。 提供的文件有： - stores.csv - test.csv - sampleSubmission.csv - features.csv - train.csv
     
  • 时间序列分析与预测：基于Kaggle数据集的销售预报项目
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    本项目运用时间序列分析方法，利用Kaggle提供的销售数据，构建模型进行精准的销售预测，为决策提供依据。 在本项目中，我基于Kaggle的数据集进行时间序列分析与预测，旨在为一家俄罗斯公司预测未来的销售利润。为此，我采用了从指数平滑到ARIMA模型乃至Facebook的Prophet库等最新的预测技术，并使用RMSE来评估各个一步预测模型的表现情况。 经过比较发现，在这些方法中表现最佳的是Prophet和三重指数平滑模型。确定了最优性能的模型后，将其用于该公司各商店未来利润的预测工作之中。最终的结果以交互式可绘制HTML文件的形式保存在sales_plots文件夹内，并且可以通过一些保留下来的预览链接查看部分结果。
     
  • 健康保险销售预测-Kaggle竞赛
    优质
    本Kaggle竞赛旨在通过分析客户信息和行为数据，建立模型预测健康保险的销售情况，助力保险公司优化营销策略。参赛者需运用机器学习技术，提高预测准确性。 Meningkatkan tingkat minat pengguna sebesar 10% Tujuan: - Memprediksi nasabah yang potensial untuk asuransi kendaraan. - Menemukan faktor penting dan karakteristik utama dari user yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Menemukan metode apa yang membuat customer tertarik. - Meningkatkan jumlah orang yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Mengimplementasikan pada sebuah simulasi bisnis untuk melihat apakah model yang dibuat memberikan dampak positif bagi perusahaan Asuransi. Metrik Bisnis: Penggunaan
     
  • 用于预测商品销售额的数据集
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    本数据集包含多种商品的历史销售记录及其他相关信息，旨在帮助用户建立模型以预测未来的销售额，适用于零售商和数据分析专家。 这篇文章使用了特定的数据集进行分析和展示。具体内容围绕数据处理、特征工程以及模型训练等方面展开讨论，并分享了一些实用的技巧和技术细节。文中还提到了如何优化算法性能，以达到更好的预测效果。 请注意，上述内容中并没有包含任何联系方式或网址信息，在重写时已经按照要求进行了相应调整。
     
  • 线下商店销售预测竞赛数据集
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    本数据集专为线下商店销售预测竞赛设计，包含历史销售记录、促销活动及节假日信息等多维度数据，旨在提升参与者的数据分析与模型构建能力。 销量预测是经典的时序预测问题之一，在一段时间内通过分析销售数据来预测未来商品的销量，从而合理分配和调度库存，解决供应不足或积压的问题。给定商店的历史销售数据及时间信息后，可以预测特定商品在每周的销量。 提高企业运营效率主要依赖于两个因素：一是准确的商品销售预测；二是供应链的快速响应能力。即使供应链反应速度较慢，如果销售预测精度高也能实现库存和资金的有效周转。采购管理、补货管理和销售管理等工作的基础是精准的销售预测。 比赛数据包括训练集和测试集两部分，为确保公平性，每周日期被替换成了0到33之间的标识符（例如，0代表第一周的数据，而33则是最后一周）。整个数据集中包含以下字段：shop_id（店铺ID）、item_id（商品ID）、week（周标识）、item_price（商品价格）、item_category_id（商品品类ID）和weekly_sales（每周销量）。
     
  • Kaggle上的健康保险交叉销售预测
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    本项目利用机器学习模型在Kaggle平台上进行健康保险交叉销售预测，旨在通过分析客户数据来识别潜在的目标客户群。 健康保险交叉销售预测：针对车辆保险感兴趣的健康保险所有者 问题陈述： 您的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司，现在他们需要您帮助建立一个模型来预测过去一年的客户是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。 经营目标： 构建一个能够准确预测哪些健康保险持有者对购买汽车保险有兴趣的模型。这将有助于公司更好地规划其沟通策略，以接触这些潜在客户，并优化业务模式和收入来源。 数据说明： 用于分析的数据集包括以下列： - id：客户的唯一标识符 - 性别：客户的性别（男/女） - Age：客户的年龄 - Driving_License ：0 - 客户没有驾驶执照，1 - 客户已有驾驶执照 - Region_Code ：客户所在地区的唯一代码 - Previously_Insured : 1 - 客户已经有车辆保险，0 - 客户没有车辆保险 - Vehicle_Age：客户的汽车年龄（例如：< 1 年、1-2年、> 2 年） - Vehicle_Damage：是否有过事故记录 (1 表示有, 0表示无)
     
  • 沃尔玛销售预测：分析沃尔玛数据以预测销售
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    本项目通过深入分析沃尔玛的历史销售数据，运用统计模型和机器学习技术，旨在准确预测未来销售趋势，为库存管理和供应链优化提供科学依据。 WalmartSalesPrediction：预测沃尔玛的销售数据。
     
  • Kaggle房价预测的数据集
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    该数据集来自Kaggle的一次房价预测竞赛，包含了多个影响房屋售价的因素，如面积、房间数量等信息，旨在通过历史销售记录来训练模型以预测未来房价。 Kaggle房价预测数据集是回归模型的经典入门问题。获取数据后，建议详细了解每个变量的情况，并进行各种数据清洗和特征预处理。