商品流行度预测挑战数据集-202X-aquib5559
数据来源：互联网公开数据
标签：商品流行度,预测挑战,机器学习,市场分析,地理因素,品牌推广,零售业
数据概述：
本数据集来自Machine Hack社区，旨在帮助品牌预测商品在超本地市场中的流行度。尽管大型品牌在推广产品上投入大量资金，但这些努力在超本地市场的建立过程中往往难以取得预期效果。由于不同的地理位置，相同的商品属性可能向消费者传达截然不同的信息，因此，品牌拥有者必须深入理解这些地理因素对商品流行度的影响。
数据集包括两个主要文件：Train.csv（18208行，12列，包含目标变量“popularity”）和Test.csv（12140行，11列）。Train.csv用于模型训练，Test.csv用于模型测试。此外，还提供了一个Sample Submission.csv文件，用于指导如何生成有效的提交结果。
数据集包含以下关键字段：
- store_ratio：商店比率
- basket_ratio：购物篮比率
- category_1：类别1
- store_score：商店评分
- category_2：类别2
- store_presence：商店存在情况
- score_1：评分1
- score_2：评分2
- score_3：评分3
- score_4：评分4
- time：时间
- popularity：流行度类别（目标变量）
数据用途概述：
该数据集适用于商品流行度预测、市场分析、品牌策略制定等场景。参与者可以利用此数据集训练模型来预测商品的流行度级别，帮助品牌更好地理解哪些属性和条件会影响商品在超本地市场的表现。此外，数据集还适用于零售业研究，帮助商家优化商品布局和推广策略。
