大型超市商品销售预测数据集SupermarketSalesPrediction-deepikasaini2001
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, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 消费者行为, 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，记录了不同商品在不同门店的销售情况，适用于销售预测、市场分析和消费者行为研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但包含门店建立年份，可用于分析销售趋势。
地理范围：数据覆盖了不同地区的大型超市，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、商品建议零售价（MRP）、门店标识符、门店建立年份、门店规模、门店位置类型、门店类型、商品销售额（Item_Outlet_Sales，仅在训练集中）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train_v9rqX0R.csv（训练集，包含销售额）和test_AbJTz2l.csv（测试集，用于预测），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于销售预测、市场细分、商品推荐等数据分析和机器学习应用。
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、市场营销和数据科学领域的学术研究，如销售预测模型构建、影响销售因素分析、消费者行为研究等。
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、促销活动优化、门店选址、商品定价等方面。
决策支持：支持零售企业制定更有效的市场营销策略、提升销售业绩和优化供应链管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和零售管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解销售预测和零售分析。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售的关键因素，建立销售预测模型，并根据预测结果制定相应的营销和运营策略，以实现销售额增长和利润最大化。
