商场销售数据集信息

简介：
该数据集包含各类商品在不同时间段内的销售记录、价格变动及库存情况等详细信息，旨在帮助商家分析市场趋势和优化运营策略。 Big Mart 的数据科学家收集了 2013 年不同城市 10 家门店的 1559 种产品的销售数据，并定义了每个产品及商店的相关属性，目的是建立一个预测模型来预测每种商品在特定店铺中的销售额。 通过该模型，Big Mart 将能更好地了解哪些因素对提高销售额至关重要。由于技术原因导致某些商店未能报告所有数据，因此部分数据可能存在缺失值需要特别处理。 此数据集包括产品详情和零售店信息，并将其销售价值划分为训练集（8523）与测试集（5681）。其中： - 训练文件：包含具有已知销售额的商品出口记录的 CSV 文件。 - 测试文件：包含了用于预测销售额的不同商品组合的 CSV 文件。 在零售环境中，产品的销量既受到商店特性的影响也受产品自身属性影响。因此该数据集非常适合用来探索和建立能够准确预测未来销售的数据科学模型。