商品销售预测测试数据集ProductSalesPredictionTestDataset-deepikaarikesavan
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售数据, 预测模型, 市场分析, 机器学习, 数据挖掘, 产品属性, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自零售商的商品销售信息，记录了不同商品的属性、价格以及销售网点等信息，用于构建和评估销售预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为用于预测的静态数据集。
地理范围：数据来源于不同类型的零售网点，未限定具体地区，但提供了网点的位置类型信息。
数据维度：包括商品标识符、商品重量、脂肪含量、商品可见度、商品类型、商品建议零售价（MRP）、网点标识符、网点建立年份、网点规模、网点位置类型、网点类型等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Test.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的零售数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于商品销售预测、市场趋势分析和零售策略优化。
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：适用于零售领域的数据分析研究，如销售预测模型的构建与评估、商品属性对销售额的影响分析等。
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、促销活动策划、销售额预测等方面。
决策支持：支持零售企业制定更精准的销售策略，优化供应链管理，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估销售预测模型，探索不同商品属性与销售额之间的关系，从而优化销售策略，提升预测精度。
