商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-budhadityadutta
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,机器学习,数据建模,市场营销,特征工程,超市
数据概述:
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据,记录了不同商品的属性、商店信息以及销售额数据,旨在用于预测商品在不同商店的销售情况。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标明具体时间,但包含了商品和商店的静态属性及销售额。
地理范围:数据来源为多个不同地理位置的超市。
数据维度:数据集包括商品属性(如商品重量、脂肪含量、可见度、价格等),商店属性(如商店规模、位置类型、商店类型、商店年龄等),以及销售额(train_processed.csv)和用于预测的测试集(test_possessed.csv)数据。
数据格式:CSV格式,包含train_processed.csv和test_possessed.csv两个文件,方便数据分析和模型构建。数据已经过预处理,包含类别特征的独热编码。
数据来源: 数据来源于公开数据集,已进行特征工程和数据清洗。
该数据集适合用于销售预测、市场营销策略优化和零售数据分析。
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:适用于零售数据分析、销售预测模型构建和特征重要性分析等研究。
行业应用:为零售行业提供数据支持,尤其适用于库存管理、促销活动策划、商品推荐系统等。
决策支持:支持零售商的销售预测、定价策略、市场营销活动的决策制定。
教育和培训:作为数据科学、机器学习和市场营销课程的实训数据,帮助学生和研究人员理解和应用销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售的关键因素,构建预测模型,并优化销售策略,从而提升销售额和利润。