商品销售预测数据集ProductSalesPredictionDataset-adarshkumarjha
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 市场预测, 零售分析, 数据建模, 机器学习, 销售额, 商品属性, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自大型连锁超市的商品销售数据，记录了不同商品的销售情况，用于预测商品在不同门店的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但包含了不同年份的销售数据，可用于分析不同时间段的销售趋势。
地理范围：数据覆盖了多个超市门店，未明确指出具体地理位置，但包含了门店位置类型信息（Tier 1-Tier 3）。
数据维度：数据集包括商品标识符、商品重量、脂肪含量、商品可见度、商品类型、商品最高零售价（MRP）、门店标识符、门店成立年份、门店规模、门店位置类型、门店类型和商品销售额等。
数据格式：CSV格式，包含train_Avcsv和test_Avcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集分享平台，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于商品销售额预测、市场分析、销售策略优化和商业智能等领域的研究。
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：适用于零售业销售预测、市场营销策略研究、消费者行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为零售企业、电商平台提供数据支持，用于销售预测、库存管理、促销活动效果评估等。
决策支持：支持企业制定更有效的销售策略、优化商品定价、改善供应链管理，从而提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的关键因素，构建预测模型，提升销售预测的准确性，并为企业决策提供数据支持。
