Big Mart Sales数据集的简介
BigMart的数据科学家收集了不同城市10家商店1559种产品，这是2013年的销售数据。其目的是建立一个预测模型，并找出每种产品在特定商店的销售情况。使用这种预测模型，数据科学家atBigMart可以了解产品和商店的属性，这些属性对增加销售额起着关键作用。
BigMart Sales面临的挑战是构建一个预测模型来估算特定门店中每种商品的销售额，这将有助于BigMart的决策者找出每一个产品或门店的重要属性，这对提高整体销售起着关键性作用。
竞赛地址：https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-big-mart-sales-iii/
1、特征解释
变量
描述
Item_Identifier
商品编号
Item_Weight
商品重量
Item_Fat_Content
是否是低脂商品
Item_Visibility
该商品展示区域占门店中所有商品展示区域的比例
Item_Type
商品所属分类
Item_MRP
商品最高售价
Outlet_Identifier
门店编号
Outlet_Establishment_Year
门店建立年份
Outlet_Size
门店占地面积
Outlet_Location_Type
门店所在城市类型
Outlet_Type
门店类型（杂货店或超市）
Item_Outlet_Sales
门店商品销售额（即需要预测的输出变量）
Big Mart Sales数据集的下载
数据集下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_41185868/13715309
