商品销售预测测试数据集ProductSalesPredictionTestDataset-ahmedmyalo
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 零售数据, 销售预测, 数据分析, 机器学习, 商品属性, 市场营销, 零售渠道
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的数据，记录了商品在不同零售渠道的销售信息，用于构建和评估销售预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被用于静态模型测试。
地理范围：数据未限定地理范围，可以代表广泛的零售市场。
数据维度：包括商品标识符、商品重量、脂肪含量、商品可见度、商品类型、商品最高零售价（MRP）、商店标识符、商店建立年份、商店规模、商店区域类型和商店类型等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Test.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于销售预测、市场分析和零售策略优化等领域。
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：适用于零售行业销售预测、市场趋势分析等相关学术研究。
行业应用：为零售企业、电商平台提供数据支持，用于预测销售额、优化库存管理、制定营销策略。
决策支持：支持企业进行销售预测，辅助决策制定，提升销售业绩。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生理解销售预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于评估销售预测模型的性能，探索不同因素对商品销售的影响，并为零售商提供数据驱动的决策支持。
