找到11个数据集

标签: 家具

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  • 室内家具描述与分类数据集IndoorFurnitureDescriptionandClassification-amauriciogonzalez

    2025年5月20日 30 17 16

    室内家具描述与分类数据集IndoorFurnitureDescriptionandClassification-amauriciogonzalez 数据来源：互联网公开数据 标签：家具, 图像描述, 文本分类, 语义理解, 计算机视觉, 数据标注, 图像识别, 深度学习 数据概述：...
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  • 美国办公用品及家具销售数据分析数据集USOfficeSuppliesandFurnitureSalesData-adarsh0063

    2025年5月11日 30 167 37

    美国办公用品及家具销售数据分析数据集USOfficeSuppliesandFurnitureSalesData-adarsh0063 数据来源：互联网公开数据 标签：销售数据, 零售分析, 市场趋势, 商品销售, 客户分析, 供应链管理, 办公用品, 家具 数据概述：...
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  • 家居产品图像数据集HomeFurnishingProductImageDataset-pjmineria

    2025年4月29日 30 38 36

    家居产品图像数据集HomeFurnishingProductImageDataset-pjmineria 数据来源：互联网公开数据 标签：家居产品, 图像识别, 产品图像, 计算机视觉, 图像分类, 家具, 室内设计, 图像处理 数据概述： 该数据集包含来自pjmineria-mis-muebles的数据，记录了家居产品的图像信息。主要特征如下：...
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  • 木材与家具图像数据集-cobaltcopperfield

    2025年4月26日 30 6 4

    木材与家具图像数据集-cobaltcopperfield 数据来源：互联网公开数据 标签：木材，家具，图像识别，数据集，计算机视觉，物体检测，深度学习，产品分析 数据概述： 该数据集包含木材和家具的图像数据，旨在用于图像识别，物体检测等计算机视觉任务。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但涵盖了不同时期拍摄的木材和家具图像。...
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  • 家具零售店销售预测数据集-rosinczkijevka

    2025年4月22日 30 72 49

    家具零售店销售预测数据集-rosinczkijevka 数据来源：互联网公开数据 标签：零售,销售预测,家具,时间序列分析,库存管理,客户需求,运营优化 数据概述：...
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  • 动物之森-新地平线物品目录数据集

    2025年4月14日 60 84 11

    动物之森-新地平线物品目录数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：动物之森,新地平线,物品目录,家具,服饰,游戏,创意,设计 数据概述： 本数据集收录了《动物之森：新地平线》游戏中所有可收集和装饰物品的详细信息，包括家具、服饰、装饰品等。数据涵盖了物品的名称、类型、获取方式、价格、装饰效果等关键要素，为玩家提供了在游戏中创造个性化岛屿的丰富资源。...
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  • 速卖通平台家具商品市场分析数据集

    2025年4月15日 30 5 1

    速卖通平台家具商品市场分析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电商,家具,速卖通,市场分析,商品数据,消费者行为,价格,销量,评论,市场趋势 数据概述：...
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  • eBay平台电商数据-椅子商品销售数据集

    2025年4月14日 30 10 7

    eBay平台电商数据-椅子商品销售数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：电商数据,eBay,椅子,家具,销售分析,市场趋势,价格预测,商品信息 数据概述： 本数据集旨在探索和分析eBay平台上椅子商品的销售趋势。它是一个实用的资源，用于理解电子商务动态，尤其是在家具行业。...
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  • 土耳其房屋租赁预测数据集

    2025年4月14日 30 174 130

    土耳其房屋租赁预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：土耳其,房屋租赁,房价预测,城市,城镇,邻里,公寓类型,房屋类型,房屋年龄,房屋面积,房间数量,楼层,家具,浴室数量,房主数量,供暖类型,供暖燃料,月租金 数据概述：...
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  • Flipkart家具商品信息数据集

    2025年4月14日 30 90 40

    Flipkart家具商品信息数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：家具,电商,商品信息,价格,产品描述,印度,Flipkart,在线零售 数据概述：...
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  • 家具销售预测 - 时间序列分析

    2024年11月9日 30 168 71

    该数据集为零售家具行业的企业提供了宝贵的资源。通过分析超市的历史销售数据，用户可以发现销售模式和趋势的关键见解，使其成为预测未来销售的理想选择。该数据集可用于优化库存管理、预测客户需求并提高整体运营效率。 零售经理：深入了解产品性能和需求趋势，以调整库存并提高客户满意度。 数据分析师：探索历史销售模式并开发需求预测模型。...
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