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Kaggle上的Rossmann商店销售数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Kaggle销售预测数据集
    优质
    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。
     
  • 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）。
     
  • Foodmart商店销售数据分析系统
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    Foodmart商店销售数据分析系统是一款专为零售商设计的数据分析工具，旨在通过深入解析销售数据，帮助店主优化库存管理、提高运营效率并增强顾客满意度。 基于Foodmart实例数据库，分析需求如下：按时间级别（年、季度、月、日）分析不同产品的销售额和销售成本额。
     
  • 网店销售和广告数据集-数据集
    优质
    本数据集包含各类网店销售及广告投放信息，涵盖商品种类、销量、广告点击率等关键指标，旨在为电商行业市场分析与策略优化提供有力支持。 一个简单的网店广告与销售数据集《零基础学机器学习》线性回归示例数据集由黄佳著述，名为advertising.csv。
     
  • 商场销售数据集信息
    优质
    该数据集包含各类商品在不同时间段内的销售记录、价格变动及库存情况等详细信息，旨在帮助商家分析市场趋势和优化运营策略。 Big Mart 的数据科学家收集了 2013 年不同城市 10 家门店的 1559 种产品的销售数据，并定义了每个产品及商店的相关属性，目的是建立一个预测模型来预测每种商品在特定店铺中的销售额。 通过该模型，Big Mart 将能更好地了解哪些因素对提高销售额至关重要。由于技术原因导致某些商店未能报告所有数据，因此部分数据可能存在缺失值需要特别处理。 此数据集包括产品详情和零售店信息，并将其销售价值划分为训练集（8523）与测试集（5681）。其中： - 训练文件：包含具有已知销售额的商品出口记录的 CSV 文件。 - 测试文件：包含了用于预测销售额的不同商品组合的 CSV 文件。 在零售环境中，产品的销量既受到商店特性的影响也受产品自身属性影响。因此该数据集非常适合用来探索和建立能够准确预测未来销售的数据科学模型。
     
  • 超市门店销售数据分析数据集
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    本数据集专注于超市门店销售情况分析，涵盖商品交易记录、库存信息及顾客购买行为等关键维度，旨在为零售业运营策略优化提供有力支持。 在数据集中，根据超市公司不同门店的门店ID来获取其相关信息。Store ID代表门店的唯一标识；Store_Area表示商店的实际面积；Items_Available指的是售卖的商品数量；DailyCustomerCount是每月平均访问该店的客户数；Store_Sales则是以美元为单位的销售额。
     
  • 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
     
  • 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。