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大商场销售数据集,用于Big Mart 销售预测

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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。此外,还定义了每个产品和商店的某些属性。......

数据结构 ? 306K

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    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。此外,还定义了每个产品和商店的某些属性。目的是建立一个预测模型并预测每个产品在特定商店的销售额。

    使用此模型,Big Mart 将尝试了解对增加销售额起关键作用的产品和网点的属性。

    请注意,由于技术故障,某些商店可能无法报告所有数据,因此数据可能存在缺失值。因此,需要相应地对待它们。

    该数据集提供了所购买产品的产品详细信息和网点信息,并将其销售价值分为训练集(8523)和测试集(5681)。

    训练文件:包含带有销售价值的商品出口信息的 CSV

    测试文件:包含需要预测销售额的商品出口组合的 CSV


    变量描述

    ProductID : 唯一的产品 ID

    Weight:产品重量

    FatContent : 指定产品是否低脂可见性:分配给特定产品的商店中所有产品的总展示区域的百分比

    ProductType : 产品所属的类别

    MRP : 产品的最高零售价(标价)

    OutletID : 唯一的商店 ID成立年份:网点成立年份

    OutletSize : 商店的面积(以覆盖的地面面积计)

    LocationType : 商店所在城市的类型

    OutletType :指定出口是杂货店还是某种超市

    OutletSales :(目标变量)产品在特定商店的销售额

    应用:

    零售店中给定产品的销售额既取决于商店属性,也取决于产品属性。该数据集是探索和构建数据科学模型以预测未来销售的理想选择。

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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