大型超市商品销售预测数据集LargeSupermarketItemSalesPrediction-paridhis
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 机器学习, 数据挖掘, 商品销售, 超市运营, 市场营销, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了不同商品的销售情况，用于预测商品在不同商店的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确提供时间范围，但通过年份字段推测，数据可能涵盖一定时间段内的销售记录。
地理范围：数据覆盖了不同类型的超市，包括不同规模和地理位置的商店。
数据维度：数据集包括商品标识符、商品重量、商品脂肪含量、商品可见度、商品类型、商品建议零售价（MRP）、商店标识符、商店成立年份、商店规模、商店位置类型、商店类型以及商品在商店的销售额。
数据格式：CSV格式，包含Train (2).csv和Test (1).csv两个文件，分别包含训练数据和测试数据，便于进行模型训练和预测。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集，已进行预处理，包含缺失值处理等。
该数据集适合用于销售预测、市场分析和商品推荐等领域。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如销售预测模型构建、影响销售额因素分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、促销活动效果评估、商品定价策略优化等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、优化供应链管理、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握销售预测、数据分析等技能。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的关键因素，构建销售预测模型，帮助用户优化库存管理、提升销售业绩。
