电商平台促销活动商品价格预测数据集-vaibhavnauriyal
数据来源：互联网公开数据
标签：电商,促销,价格预测,机器学习,商品,销售,市场分析,定价策略
数据概述：
本数据集旨在支持电商平台为即将到来的促销活动构建商品最低价格预测模型。数据集涵盖了平台上参与促销的商品的各项关键属性，包括：商品唯一ID，商品所属市场类别，商品类别，商品质量，商品需求率，以及商品的原始市场价格。数据集的目标是帮助平台在促销活动中，为本地手工艺人及其产品设置合理的最低价格，从而在不影响其收益的前提下，促进销售。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建价格预测模型，从而为电商平台的促销活动提供定价策略支持。具体应用场景包括：
1. 最低价格预测：利用机器学习模型，根据商品属性预测其在促销活动中的最低可售价格，以确保本地手工艺人的利益。
2. 市场分析：通过分析商品类别、质量、需求率与价格之间的关系，为平台提供市场洞察，辅助制定更有效的促销策略。
3. 定价优化：根据预测结果，优化商品的定价策略，实现销售额最大化，同时兼顾商家利益和消费者需求。
4. 模型训练与验证：数据集可用于训练和验证机器学习模型，例如回归模型，以预测商品价格。
