Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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ビッグマートのデータサイエンティストは、2013年に異なる都市の10の店舗における1559種類の商品の販売データを収集しました。さらに、各商品と店舗の特定の属性も定義されています。目的は、予測モデルを構築し、特定の店舗における各商品の売上を予測することです。
このモデルを使用して、ビッグマートは売上増加に重要な役割を果たす商品と店舗の属性を理解しようとします。
なお、技術的な障害のため、一部の店舗がすべてのデータを報告できない可能性があるため、データに欠損値が含まれる場合があります。したがって、それらを適切に扱う必要があります。
このデータセットは、購入された商品の商品詳細と店舗情報を提供し、その売上価値を訓練セット（8523）とテストセット（5681）に分けています。
訓練ファイル：売上価値を含む商品販売情報のCSV
テストファイル：売上を予測する必要がある商品販売の組み合わせを含むCSV
変数の説明
ProductID : 一意の商品ID
Weight：商品の重量
FatContent : 商品が低脂肪かどうかを指定 可視性：特定の商品に割り当てられた店舗内のすべての商品の総展示面積の割合
ProductType : 商品が属するカテゴリ
MRP : 商品の最高小売価格（定価）
OutletID : 一意の店舗ID 開業年：店舗の開業年
OutletSize : 店舗の面積（占有面積で計算）
LocationType : 店舗が所在する都市のタイプ
OutletType ：店舗が雑貨店かある種のスーパーかを指定
OutletSales ：（目的変数）特定の店舗における商品の売上
応用：
小売店における特定の商品の売上は、店舗の属性と商品の属性の両方に依存します。このデータセットは、将来の売上を予測するためのデータサイエンスモデルを探索および構築するのに最適です。
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