商品销售预测测试数据集ProductSalesPredictionTestDataset-nishakatyal
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 商品销售, 销售预测, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 销售额, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自一家零售商的商品销售数据，记录了不同商品的详细信息及其在不同门店的销售情况，用于商品销售预测模型的测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为历史销售数据，用于预测未来销售。
地理范围：数据覆盖零售商的各个门店，地理位置信息包括门店所在区域的层级，未明确具体国家或地区。
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）、门店标识符、门店成立年份、门店规模、门店位置类型、门店类型等多个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_AbJTz2l.csv，便于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分析项目，已进行标准化处理，方便用于预测模型训练和评估。
该数据集适合用于销售预测、市场营销分析和零售策略优化的研究。
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：适用于零售销售预测、市场趋势分析等学术研究，如探索商品属性对销售额的影响、门店因素对销售额的影响等。
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、促销活动规划、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售企业进行销售预测，优化商品定价，提升销售额，并进行门店绩效评估。
教育和培训：作为零售数据分析、销售预测建模等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解零售数据分析流程。
此数据集特别适合用于构建和评估销售预测模型，帮助用户优化销售策略、提高预测准确性，从而实现商业目标。
