大型超市商品销售预测数据集SupermarketSalesPredictionDataset-vahidmoghimi
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售分析, 数据预测, 机器学习, 市场营销, 销售额预测, 数据挖掘, 商业智能
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，记录了不同商品的销售信息，包括商品属性、超市信息以及销售额等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，通常被用作静态数据进行分析与建模。
地理范围：数据来源于特定地区的连锁超市，未明确具体国家或区域，但包含不同类型的超市门店。
数据维度：
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；
Item_Outlet_Sales: 商品在门店的销售额（仅在Train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv和Test.csv两个文件，Train.csv包含销售额数据，Test.csv用于预测。数据已进行初步整理，便于直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于商品销售预测、市场营销分析以及零售业务优化等领域。
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、数据科学等领域的学术研究，如销售预测模型构建、影响销售额的关键因素分析等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，可用于销售预测、库存管理、促销活动效果评估、定价策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的市场营销策略，优化商品陈列，提升销售业绩。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索商品属性、门店特征与销售额之间的关系，帮助用户构建销售预测模型，优化销售策略，提升盈利能力。
