为您提供每日历史销售数据。任务是为测试集预测每个商店销售的产品总量。请注意，商店和产品列表每个月都会略有变化。创建一个可以处理此类情况的稳健模型是挑战的一部分。
文件说明
sales_train.csv - 训练集。 2013 年 1 月至 2015 年 10 月的每日历史数据。
test.csv - 测试集。您需要预测这些商店和产品在 2015 年 11 月的销售额。
sample_submission.csv - 格式正确的示例提交文件。
items.csv - 有关商品/产品的补充信息。
item_categories.csv - 有关商品类别的补充信息。
shop.csv- 有关商店的补充信息。
数据字段
ID - 表示测试集中的 (Shop, Item) 元组的 Id
shop_id - 商店的唯一标识符
item_id - 产品的唯一标识符
item_category_id - 项目类别的唯一标识符
item_cnt_day - 售出的产品数量。您需要预测此项的每月金额
item_price - 商品的当前价格
date日期 - 格式为 dd/mm/yyyy 的日期
date_block_num - 一个连续的月份数，为方便起见。 2013 年 1 月为 0，2013 年 2 月为 1，...，2015 年 10 月为 33January 2013 is 0, February 2013 is 1,..., October 2015 is 33
item_name - 商品名称
shop_name - 店铺名称
item_category_name - 项目类别的名称
该数据集允许用于任何目的，包括商业用途。