大型超市商品销售额预测数据集SupermarketSalesPredictionDataset-praritkumar
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, 数据建模, 机器学习, 市场营销, 零售行业, 数据集
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，记录了不同商品的详细信息及其在不同门店的销售情况，旨在用于销售额预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含门店设立年份，可用于分析历史销售趋势。
地理范围：数据覆盖不同类型的超市门店，包括不同规模、不同地理位置的门店。
数据维度：数据集包括多个关键字段：
Item_Identifier：商品唯一标识符；
Item_Weight：商品重量；
Item_Fat_Content：商品脂肪含量；
Item_Visibility：商品在门店的可见度；
Item_Type：商品类别；
Item_MRP：商品最高零售价；
Outlet_Identifier：门店唯一标识符；
Outlet_Establishment_Year：门店设立年份；
Outlet_Size：门店规模；
Outlet_Location_Type：门店所在区域类型；
Outlet_Type：门店类型；
Item_Outlet_Sales：商品在门店的销售额（仅在Train.csv文件中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和Submission.csv（提交文件）。
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、市场营销策略分析等方面的学术研究，如销售额预测模型、影响销售的因素分析等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其是在库存管理、促销活动效果评估、门店选址与优化等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售策略，优化商品陈列，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型。
此数据集特别适合用于构建销售额预测模型，分析影响销售的关键因素，并优化零售策略，帮助用户提升销售业绩和市场竞争力。
