电商平台商品销售数据分析数据集E-CommerceProductSalesDataAnalysis-venkatkrishnan
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 销售数据, 商品分析, 市场营销, 商品推荐, 用户行为, 价格预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品销售数据，记录了商品的基本信息、用户评价、以及销售价格等关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年到2019年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但可推测为电商平台所覆盖的区域。
数据维度：数据集包括“Product”（商品ID）、“Product_Brand”（商品品牌）、“Item_Category”（商品类别）、“Subcategory_1”和“Subcategory_2”（商品子类别）、“Item_Rating”（商品评分）、“Date”（销售日期）和“Selling_Price”（销售价格，仅在Train.csv中）。
数据格式：CSV格式，分别提供Train.csv（包含销售价格的训练数据）和Test.csv（用于预测的测试数据），以及Sample_Submission.xlsx（提交示例）。
来源信息：数据来源于电商平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于商品销售分析、用户行为研究和价格预测等领域。
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：适用于市场营销、消费者行为分析和商品销售预测等学术研究，例如研究商品评价与销售价格之间的关系，探索不同商品类别和子类别的销售趋势。
行业应用：可以为电商平台和零售商提供数据支持，特别是在商品推荐系统、定价策略优化、库存管理和市场营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、市场趋势分析和用户行为分析，从而制定更有效的营销策略和产品优化方案。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电商销售数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品销售的影响因素，预测销售价格，优化商品推荐系统，并帮助企业提升市场竞争力。
