商品销售价格预测数据集ProductSalesPricePrediction-drewsy1991

数据来源：互联网公开数据

标签：商品销售, 价格预测, 机器学习, 文本分析, 商品描述, 电商, 零售, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自电商平台的产品销售信息，记录了商品的详细描述、品牌、价格、以及其他相关特征，旨在用于价格预测和商品分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，代表特定时间点的商品信息。地理范围：数据来源未明确标注，但涵盖了多种商品类别，推测为全球或较大范围内的电商平台数据。数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“train_id”（训练集ID）、“name”（商品名称）、“item_condition_id”（商品状况）、“category_name”（商品类别）、“brand_name”（品牌名称）、“price”（商品价格）、“shipping”（是否免运费）、“item_description”（商品描述）、“desc_sentiment”（描述情感值）、“Other_Words_Per”、“Adjective_Words_Per”、“Noun_Words_Per”、“Adverb_sentiment”、“Verb_sentiment”等字段，提供了商品的多方面信息。数据格式：CSV格式，文件名为df_train4.csv，便于数据分析和模型构建。数据已包含商品的基本信息，如名称、描述、价格，以及情感分析结果。

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：适用于电商领域的价格预测、商品推荐、情感分析等学术研究。行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，可用于优化定价策略、改进商品搜索、提升用户体验。决策支持：支持企业进行市场分析、竞争对手分析，辅助制定销售和营销策略。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，以及进行商品描述的文本分析，从而提升销售业绩和用户满意度。