商品销售预测测试数据集ProductSalesPredictionTestDataset-adityakumaar
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售预测, 商品属性, 市场分析, 数据挖掘, 机器学习, 商业智能, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自大型零售连锁店的商品销售数据，用于预测商品在不同门店的销售情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了门店建立年份，可用于分析时间维度对销售的影响。
地理范围：数据来源于不同类型的零售门店，地理位置信息通过“Outlet_Location_Type”字段体现，涵盖不同区域的市场。
数据维度：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）、门店标识符、门店建立年份、门店规模、门店位置类型和门店类型等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的零售数据，已进行初步处理，例如缺失值处理和字段类型转换。
该数据集适用于销售预测、市场分析和商品推荐等研究。
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：适用于零售行业销售预测、商品销售影响因素分析等研究，例如分析商品属性、门店特征对销售额的影响。
行业应用：为零售企业提供数据支持，可用于优化库存管理、制定促销策略、改善商品陈列等。
决策支持：支持零售企业的销售预测和决策制定，助力企业提升盈利能力和市场竞争力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索商品销售的影响因素，构建销售预测模型，并优化零售策略，实现销售额的提升。
