大型超市商品销售预测测试数据集SupermarketSalesPredictionTestDataset-mudassirabbassi
数据来源：互联网公开数据
标签：零售业, 商品销售, 市场预测, 数据分析, 机器学习, 销售预测, 商品属性, 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，以及对应的门店信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以作为静态数据用于分析。
地理范围：数据来源于大型连锁超市，未明确指出具体地理位置，但包含了不同类型的门店。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
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：商品类型。
Item_MRP：商品最高零售价。
Outlet_Identifier：门店唯一标识符。
Outlet_Establishment_Year：门店成立年份。
Outlet_Size：门店规模。
Outlet_Location_Type：门店所在区域类型。
Outlet_Type：门店类型。
数据格式：CSV格式，文件名为test(1).csv，方便数据处理和分析。
来源信息：该数据集源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于零售业销售预测、商品属性分析和市场趋势研究。
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：适用于零售管理、市场营销等领域的学术研究，如商品销售预测模型构建、消费者行为分析等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、商品推荐等方面。
决策支持：支持零售企业的销售策略制定、商品定价优化和市场推广活动。
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，帮助学生和研究人员理解零售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品属性与销售额之间的关系，以及评估不同门店类型和规模对销售的影响，从而帮助用户提升销售预测的准确性，优化库存管理策略。
