大型超市商品销售预测数据集SupermarketSalesPredictionDataset-pyhkong97
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, 商品属性
数据概述：
该数据集包含来自大型超市的商品销售数据，记录了商品的各种属性以及对应的销售信息，可用于预测商品的销售额。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据快照，用于建模和分析。
地理范围：数据覆盖了多个超市门店，但未明确指出具体地理位置，可推测为某个或多个国家的大型连锁超市。
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、商品最大零售价（MRP）、商店标识符、商店成立年份、商店规模、商店位置类型、商店类型以及商品销售额（仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和进行预测。
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、市场营销学等领域的学术研究，如销售预测模型、商品关联分析、促销活动效果评估等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，特别是在库存管理、商品定价、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持零售商的决策制定和销售策略优化，例如预测销售额、优化商品陈列、制定促销活动等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和数据分析。
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，帮助用户构建预测模型，提升销售额预测的准确性，并优化库存管理和市场营销策略。
