销售数据的练手项目里，Bigmart 的销售数据集算是蛮经典的一个了。字段全，结构清晰，适合拿来做建模、画图，甚至跑个小模型玩玩都挺顺手的。

销售额、商品类型、店铺信息这些变量都整理得比较干净，像Item_Identifier、Outlet_Size这类字段适合用来做分类。而像Sales、Quantity，拿来预测也蛮好使。

它的数据量不大，用Pandas起来挺快的，不会卡顿，适合新手入门。再配合Matplotlib或者Seaborn做图，效果也挺不错。建模方面，用scikit-learn练练线性回归、决策树都挺合适。

如果你在找一个能实战又不会太重的练手数据集，Bigmart 这个还蛮推荐的。顺带一提，有些字段名比较，比如Item_Fat_Content，有时候需要做点预，不然分类的时候容易出问题。

嗯，想做点有意思的探索，比如“促销打折对销量影响多大”，或者“老店和新店的销售区别”，这数据集都能拿来试。甚至你想挑战下时间序列或深度学习，也能往上堆模型。

如果你对销售预测、零售感兴趣，可以先从这个数据集开始，练好基本功再上难度。