电商商品销售预测数据集E-commerceProductSalesPrediction-irinasedmaya
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 商品销售, 销售预测, 零售分析, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 价格分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品销售相关数据，记录了商品的属性、销售情况和价格信息，主要用于预测商品的销售量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的商品销售快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未限定具体国家或地区。
数据维度：
train.csv：包含商品的名称（Name）、类别（Category）、品牌（Brand）、卖家（Seller）、配送方式（Deliveryscheme）、评论（Comments）、评分（Rating）、价格（Price）、最高价（Max price）、最低价（Min price）、平均价（Average price）、库存天数（Days in stock）和销售量（Sales）等字段。
test.csv：包含与train.csv相似的商品属性信息，但不包含销售量（Sales）字段，用于预测。
submission_example.csv：包含Id和Expected字段，Expected字段为预测的销售量，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别为train.csv、test.csv和submission_example.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于电商商品销售预测、市场分析和数据建模等任务。
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：适用于电商领域的产品销售预测研究，例如基于商品属性和价格的销售量预测模型构建。
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、制定营销策略、提升销售额。
决策支持：支持企业进行销售预测，辅助决策，例如调整产品定价、优化广告投放等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员实践销售预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品属性与销售量之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现销售额提升和优化库存管理的目标。
