零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPredictionDataset-gourab8889
数据来源：互联网公开数据
标签：销售预测, 零售分析, 商品数据, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 销售额
数据概述：
该数据集包含来自零售渠道的商品销售数据，记录了商品在不同门店的销售情况，用于预测分析和市场研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含销售相关的历史数据，可用于构建预测模型。
地理范围：数据来源于不同的零售门店，具体地理位置信息未明确。
数据维度：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、门店位置类型和门店类型等关键字段。
数据格式：CSV格式，包含训练集（Traincsv）和测试集（Testcsv）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于销售额预测、市场趋势分析和商品销售策略优化。
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：适用于零售管理、市场营销和数据科学等领域的研究，如销售预测模型构建、商品关联分析、市场细分研究等。
行业应用：为零售企业提供数据支持，尤其在库存管理、促销活动策划、门店绩效评估等方面具有实用价值。
决策支持：支持零售商的销售策略制定和优化，例如预测未来销售额、优化定价策略、改进商品陈列等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售的关键因素，构建销售预测模型，并据此优化零售业务的各个环节。
