商品信息价格预测与分类数据集_Product_Information_Price_Prediction_and_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：商品分类, 价格预测, 零售数据, 文本分析, 机器学习, 商品描述, 零售商, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自多个零售平台的商品信息，记录了商品的详细描述、零售商、价格等关键属性，并提供了经过预处理的训练集和测试集，以及用于信息检索的BM25模型和文本编码。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于不同零售商，未限定具体国家或地区，但零售商名称暗示可能包括欧美市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
indoml_id：商品唯一标识符；
merged_description：商品合并后的描述文本；
retailer：销售商品的零售商；
price：商品价格；
supergroup, group, module, brand：商品所属的分类信息（仅在训练集中）；
bm25_model.pkl：预训练的BM25模型，用于信息检索；
encoded_descriptions.pkl：文本编码文件，用于文本处理和建模。
数据格式：数据以CSV和PKL格式提供，CSV文件包含结构化商品信息，PKL文件包含预训练模型和文本编码，方便进行数据分析和模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、机器学习和零售经济学交叉领域的研究，如商品描述的语义分析、价格预测模型构建、商品分类算法评估等。
行业应用：为零售电商、价格比较网站、市场调研机构等提供数据支持，可用于商品推荐、价格优化、市场趋势分析等。
决策支持：支持零售企业的产品定价策略制定、市场竞争分析和销售预测。
教育和培训：可作为机器学习、数据分析和零售管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索商品描述与价格之间的关系，构建价格预测模型，以及进行商品分类和个性化推荐，从而优化零售决策和提升用户体验。
