大型超市商品销售额预测数据集SupermarketItemSalesPredictionDataset-preetisingla
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 数据挖掘, 机器学习, 商品销售, 超市运营, 市场营销, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况，用于预测商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但从“Outlet_Establishment_Year”（门店建立年份）字段推测，数据集可能涵盖多个年度的销售数据。
地理范围：数据未明确具体地理位置，但包含不同类型的门店，如“OUT049”、“OUT017”等。
数据维度：数据集包括商品标识符（Item_Identifier）、商品重量（Item_Weight）、商品脂肪含量（Item_Fat_Content）、商品可见度（Item_Visibility）、商品类型（Item_Type）、商品建议零售价（Item_MRP）、门店标识符（Outlet_Identifier）、门店建立年份（Outlet_Establishment_Year）、门店规模（Outlet_Size）、门店位置类型（Outlet_Location_Type）、门店类型（Outlet_Type）以及商品销售额（Item_Outlet_Sales）。
数据格式：CSV格式，包含train_v9rqX0R.csv（训练集）、test_AbJTz2l.csv（测试集）和sample_submission_8RXa3c6.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过脱敏处理，可用于研究和教学。
该数据集适合用于探索影响商品销售额的因素，以及构建销售额预测模型。
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：适用于零售管理、市场营销、供应链管理等领域的研究，如探索影响商品销售额的关键因素，分析不同门店的销售差异等。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于销售预测、库存管理、促销活动优化等。
决策支持：支持零售企业进行销售策略制定、商品定价优化、门店选址等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于预测商品在不同门店的销售额，帮助用户优化库存管理、提升销售业绩。
