电子商务价格预测数据集EcommercePricePredictionDataset-bhuwanesh340
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，价格预测，数据集，机器学习，数据挖掘，商业分析，零售业，预测模型
数据概述： 该数据集记录了电子商务平台上的商品价格数据，适用于价格预测，数据挖掘和机器学习等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个电子商务平台，包括国内主流电商平台和部分国际平台。
数据维度：数据集包括商品ID，商品名称，商品类别，品牌，价格，销售量，用户评价，促销信息，季节性因素等变量。还包括商品的历史价格和销量数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个电子商务平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务行业的价格预测，商业分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在价格优化，促销策略制定等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于价格预测，市场趋势分析，消费者行为研究等学术研究，如价格波动的原因分析，促销效果评估等。
行业应用：可以为电子商务平台和零售商提供数据支持，特别是在价格优化，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价，促销和库存决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务行业价格变动的规律与趋势，帮助用户实现准确的 price prediction，优化定价策略和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
