大型零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPredictionDataset-soniaanchal
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 商品销售, 销售预测, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习, 商业智能, 销售额
数据概述：
该数据集包含来自大型零售商店的商品销售数据，记录了不同商品的详细信息及其在不同商店的销售情况，用于预测商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的静态数据，用于构建预测模型。
地理范围：数据覆盖了不同类型的零售商店，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、商店位置类型和商店类型等多个维度。另外，Train.csv 文件中还包含Item_Outlet_Sales字段，表示商品的销售额。
数据格式：CSV格式，包含Test.csv和Train.csv两个文件，分别用于测试和训练，方便模型构建和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和整理，方便直接用于建模分析。
该数据集适合用于商品销售额预测、零售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：适用于零售行业、市场营销和数据科学领域的学术研究，如销售预测模型的构建、影响销售额的因素分析等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，特别是在优化库存管理、制定促销策略、提升销售额等方面。
决策支持：支持零售企业的产品定价决策、市场推广策略和销售渠道优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品属性、商店特征和销售额之间的关系，帮助用户实现销售额预测、市场趋势分析等目标。
