电商商品评价与价格分析数据集E-commerceProductReviewandPriceAnalysisDataset-varunnagpalspyz
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 商品评价, 价格分析, 机器学习, 商品推荐, 文本分析, 市场营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品数据，记录了商品的标题、价格、用户评分、评价数量等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的商品信息快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可能来源于特定电商平台，覆盖全球或特定地区的市场。
数据维度：数据集包括商品ID (id)、商品标题 (title)、交叉验证折叠信息 (kfold)、用户评分 (Rating)、主要类别 (maincateg)、平台信息 (platform)、原价 (price1)、实际价格 (actprice1)、折扣力度 (Offer %)、无评分数量 (norating1)、无评论数量 (noreviews1)、五星评价数量 (star_5f)、四星评价数量 (star_4f)、三星评价数量 (star_3f)、二星评价数量 (star_2f)、一星评价数量 (star_1f) 和是否为平台发货 (fulfilled1)。
数据格式：CSV格式，包含train和test两份数据，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据，可能经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于电商领域的研究和数据分析，以及机器学习模型的构建。
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：适用于电商领域的用户行为分析、商品推荐算法研究、价格敏感度分析等。
行业应用：为电商平台、市场营销公司提供数据支持，可用于优化商品展示、个性化推荐、定价策略制定等。
决策支持：支持电商平台的运营决策，例如促销活动效果评估、商品排序优化、用户体验提升。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于分析商品价格与用户评价之间的关系，以及探索不同评价指标对购买决策的影响，帮助用户优化营销策略，提升销售业绩。
