大型超市商品销售预测数据集LargeSupermarketSalesPredictionDataset-amanpatidarap
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售分析, 销售预测, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 商业智能, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自大型连锁超市的商品销售数据，记录了不同商品的详细信息及其在不同门店的销售情况，旨在用于预测商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了不同年份的门店建立时间，可用于探索时间序列相关特征。
地理范围：数据覆盖了不同地理位置的超市门店，包括不同规模、不同类型的门店，如Tier 1、Tier 2、Tier 3等。
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、商品售价（MRP）、门店标识符、门店建立年份、门店规模、门店位置类型、门店类型以及Item_Outlet_Sales（商品在门店的销售额，仅存在于Train.csv中）等。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv和Test.csv两个文件，Train.csv用于训练模型，Test.csv用于预测。
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：适用于零售市场分析、销售预测模型构建、商品关联分析等方面的学术研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其是在库存管理、促销策略制定、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持零售企业的销售预测、定价策略、门店选址和商品组合优化等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和商业分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握销售预测模型构建和应用。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的各种因素，并构建预测模型，帮助用户优化销售策略、提升盈利能力。
