电商平台商品订单预测数据集E-commercePlatformProductOrderPrediction-lynnkong
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 订单预测, 时间序列, 商品分析, 用户行为, 机器学习, 销量预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的数据，记录了商品在一定时间内的销售及用户行为信息，旨在用于预测商品的未来订单量。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含不同时间段的商品销售数据，具体时间范围需根据date字段进行推断。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为特定电商平台上的商品销售数据。
数据维度：数据集包括商品ID（article_id）、日期（date）、商品百科ID（baike_id_1h、baike_id_2h）、价格（price、price_diff）、作者（author）、商品层级分类（level1-level4）、品牌（brand）、店铺（mall）、商品链接（url）、用户评论数（comments_1h、comments_2h）、用户点赞数（zhi_1h、zhi_2h）、用户不赞同数（buzhi_1h、buzhi_2h）、用户收藏数（favorite_1h、favorite_2h）、订单量（orders_1h、orders_2h、orders_3h_15h）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。数据已进行初步整理，适合直接用于分析与建模。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
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：适用于时间序列分析、销量预测、用户行为分析等领域的学术研究，例如，研究不同商品类型的销售规律、价格变动对销量的影响等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，用于优化库存管理、精准营销、促销活动策划等。
决策支持：支持企业进行销售预测、制定运营策略、提升供应链效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉电商数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索商品销量与多种因素之间的关系，例如价格、用户互动、时间因素等，从而实现对未来订单量的精准预测，帮助用户优化决策，提升销售业绩。
