零售商品销售预测数据集RetailProductSalesPrediction-soumik11
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 商品销售, 销售预测, 市场分析, 商品属性, 门店分析, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了不同商品在不同门店的销售情况，用于预测商品销量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但包含了门店的开设年份，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含了不同门店的属性信息，如门店规模和地理位置类型。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括商品ID（Item_ID）、商品重量（Item_W）、商品类型（Item_Type）、商品最高零售价（Item_MRP）、门店ID（Outlet_ID）、门店开设年份（Outlet_Year）、门店规模（Outlet_Size）、门店地理位置类型（Outlet_Location_Type）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含traincsv, testcsv, submissioncsv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛，已经过一定的数据处理和清洗。
该数据集适合用于零售销售预测、市场分析和商品推荐等领域。
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：适用于零售领域和数据挖掘领域的学术研究，如销量预测、商品关联分析、市场趋势分析等。
行业应用：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、供应链管理等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理、定价策略制定和市场推广决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解零售数据分析。
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，提升销售业绩。
