二手商品价格预测数据集_Second_hand_Product_Price_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：二手商品, 价格预测, 机器学习, 文本分析, 市场分析, 销售数据, 回归模型, 商品描述
数据概述：
该数据集包含来自二手商品交易平台的数据，记录了二手商品的详细信息，主要用于价格预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于二手商品交易平台，未明确指出具体地理位置。
数据维度：数据集包含商品ID、价格等信息，并结合了商品描述文本，适用于构建价格预测模型。
数据格式：数据集包括CSV和TSV两种格式，方便数据分析和处理。sample_submission.csv和sample_submission_stg2.csv提供了提交预测结果的格式。train.tsv、test.tsv和test_stg2.tsv包含了商品描述和价格等特征。
来源信息：数据来源于公开的二手商品交易平台数据，具体来源未在数据集中直接说明。
该数据集适合用于价格预测、文本分析、机器学习模型构建和评估等领域。
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：适用于机器学习、自然语言处理等领域的研究，例如价格预测模型、文本特征提取、以及商品描述与价格关系的分析。
行业应用：为二手商品交易平台、电商平台提供数据支持，用于价格推荐、市场分析、用户行为分析等。
决策支持：支持平台制定定价策略、优化商品推荐算法，提升用户体验和销售额。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索二手商品价格的影响因素，构建预测模型，优化平台定价策略，提升用户体验。
