Otto集团商品分类预测数据集OttoGroupProductClassificationPredictionDataset-tanujasreekanth
数据来源：互联网公开数据
标签：商品分类, 机器学习, 多分类, 零售, 特征工程, 数据挖掘, 预测模型, 商业分析
数据概述：
该数据集包含来自Otto集团的商品销售数据，记录了商品的各项特征，用于预测商品所属的类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但Otto集团为跨国零售企业，数据可能涵盖多个国家或地区。
数据维度：包括商品ID（id）和78个匿名特征（feat_1至feat_93），以及商品类别标签（target）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Otto集团的商品销售记录，经过匿名化处理，以保护商业机密。
该数据集适合用于多分类问题的研究，以及特征工程和机器学习模型的构建。
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：适用于机器学习、模式识别等领域的学术研究，特别是多分类算法的性能评估与优化。
行业应用：为零售行业提供数据支持，可用于商品推荐、库存管理、市场细分等应用。
决策支持：支持企业优化商品定价策略、提升市场营销效果，以及进行销售预测。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生掌握分类算法和数据处理技能。
此数据集特别适合用于探索不同特征对商品分类的影响，构建高精度的分类模型，并为商业决策提供数据支持。
