ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
模型化零售数据的一个挑战是需要根据有限的历史来做出决策。假日和特定重大活动每年只出现一次，因此也就只有一次机会可以看到战略决策如何影响底线。此外，已知降价会影响销售——挑战在于预测哪些部门会受到影响以及影响的程度。
该数据集提供了位于不同地区的45家商店的历史销售数据 - 每家商店包含多个部门。公司在一年中会进行几次促销降价活动。这些降价活动会在显赫的假日之前进行，其中四个最大的假日是超级碗、劳动节、感恩节和圣诞节。包含这些假期的周在评估中的权重是非假日周的五倍。
关于45家商店的匿名信息，表明商店的类型和规模。包含与给定日期的商店、部门和区域活动相关的其他数据。
字段说明
1. Features data set.csv
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| Store | 商店编号 |
| Date | 日期（周） |
| Temperature | 该地区的平均温度 |
| Fuel_Price | 该地区的燃料成本 |
| MarkDown1-5 | 与促销降价相关的匿名数据。MarkDown数据仅在2011年11月之后可用，并非所有商店都可以使用。任何缺失的值都标有NA |
| CPI | 消费者价格指数 |
| Unemployment | 失业率 |
| IsHoliday | 本周是否为特殊假日周 |
| JP_Sales | 日本销售额(百万) |
| Other_Sales | 世界其他地区的销售额(以百万计) |
| Global_Sales | 全球总销售额 |
2. sales data-set.csv
历史销售数据，涵盖2010年02月05日至2012年11月01日。
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| Store | 商店编号 |
| Dept | 部门编号 |
| Date | 日期（周） |
| Weekly_Sales | 指定商店中指定部门的销售额 |
| IsHoliday | 本周是否为特殊假日周 |
| Publisher | 游戏的发行商 |
| NA_Sales | 北美销售额(百万) |
| EU_Sales | 欧洲销售额(百万) |
| JP_Sales | 日本销售额(百万) |
| Other_Sales | 世界其他地区的销售额(以百万计) |
| Global_Sales | 全球总销售额 |
3. stores data-set.csv
| 字段名称 | 字段说明 |
|---|---|
| Store | 商店编号 |
| Type | 类型 |
| Size | 规模 |
数据集的用途
预测下一年每家商店的全部门销售额。
模拟降价对假日周的影响。
根据得出的见解提供建议的行动，并将最大的业务影响作为优先事项。
数据文件
下载数据集请登录ModelCube
http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10106
