零售商品销售预测训练数据集RetailProductSalesPredictionTrainingDataset-karan01das
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 销售预测, 机器学习, 商品属性, 市场分析, 数据建模, 预测分析, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品销售数据，记录了商品的详细信息及其在不同门店的销售情况，用于构建销售预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史销售数据。
地理范围：数据覆盖了多个零售门店，未具体说明地理位置，但包含了不同类型的门店。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如商品标识符（Item_Identifier）、商品重量（Item_Weight）、商品可见度（Item_Visibility）、商品价格（Item_MRP）、门店标识符（Outlet_Identifier）、商品销售额（Item_Outlet_Sales）、门店年龄（Outlet_Age）、以及经过处理的商品可见度分箱（Item_Visibility_bins）、门店位置类型（Outle_Location_Type）和商品脂肪含量（Item_Fat_Content_0, Item_Fat_Content_1, Item_Fat_Content_2, Item_Fat_Content_3）等。此外，还包括了门店位置分层（Outlet_Location_Type_Tier 1, Outlet_Location_Type_Tier 2, Outlet_Location_Type_Tier 3）、门店规模（Outlet_Size_0, Outlet_Size_1, Outlet_Size_2）、门店类型（Outlet_Type_Grocery Store, Outlet_Type_Supermarket Type1, Outlet_Type_Supermarket Type2, Outlet_Type_Supermarket Type3）以及商品类型组合（Item_Type_Combined_Drinks, Item_Type_Combined_Food, Item_Type_Combined_Non-Consumable）等衍生特征。
数据格式：CSV格式，包含train_modified.csv和test_modified.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的零售行业数据集，经过了预处理，包括特征工程和数据清洗。
该数据集适用于构建销售预测模型，进行市场分析，以及评估不同因素对销售额的影响。
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：适用于零售行业销售预测、市场营销策略优化等研究，例如分析商品属性、门店类型和地理位置对销售额的影响。
行业应用：为零售企业提供数据支持，用于库存管理、促销活动策划、销售额预测和市场趋势分析。
决策支持：支持零售商制定更精准的销售策略，优化产品组合，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握销售预测模型构建、特征工程和数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响商品销售额的关键因素，建立预测模型，并优化零售策略，从而提升销售业绩和市场竞争力。
