大型超市商品销售预测数据集LargeSupermarketSalesPredictionDataset-akhilteja1104
数据来源：互联网公开数据
标签：零售分析, 销售预测, 商品销售, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 销售额预测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了不同商品的销售情况，包括商品属性、店铺信息以及销售额等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为一段时间内的静态销售数据。
地理范围：数据覆盖了多个超市门店，但未明确具体地理位置，可以推测为多个地区或城市。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括商品标识符（Item_Identifier）、商品重量（Item_Weight）、商品脂肪含量（Item_Fat_Content）、商品可见度（Item_Visibility）、商品类型（Item_Type）、商品建议零售价（Item_MRP）、店铺标识符（Outlet_Identifier）、店铺成立年份（Outlet_Establishment_Year）、店铺规模（Outlet_Size）、店铺位置类型（Outlet_Location_Type）、店铺类型（Outlet_Type）以及训练集中的商品销售额（Item_Outlet_Sales）。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv和Test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
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、市场趋势分析等研究，可以帮助分析影响商品销售额的关键因素。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其在库存管理、促销策略制定、商品推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售企业进行销售预测、优化定价策略、提升销售额。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，用于构建预测模型、进行数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品属性、店铺特征与销售额之间的关系，帮助用户实现销售额预测、优化商品布局等目标。
