大型超市商品销售预测数据集LargeSupermarketSalesPredictionDataset-anshg98
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, 数据挖掘, 市场营销, 销售额, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况，用于预测商品销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了不同门店的销售数据，可用于静态分析和建模。
地理范围：数据覆盖了不同地理位置的超市门店，包括不同规模和类型的门店。
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、门店类型以及训练集中的商品销售额（Item_Outlet_Sales）等多个维度的数据。
数据格式：提供两种CSV格式文件，分别为Train.csv和Test.csv。Train.csv包含用于训练模型的数据，Test.csv包含用于预测的数据。
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：适用于零售行业和数据科学领域的学术研究，如商品销售预测、销售影响因素分析、市场细分等。
行业应用：可以为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、促销策略制定、门店选址和优化等方面。
决策支持：支持企业制定销售策略，优化商品陈列，提高销售额和利润。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的因素，构建预测模型，帮助企业优化销售策略，提升市场竞争力。
