服装商品价格预测数据集ApparelPricePrediction-malekgarrach
数据来源：互联网公开数据
标签：服装, 价格预测, 商品属性, 机器学习, 零售, 市场分析, 数据建模, 颜色特征
数据概述：
该数据集包含服装商品的详细信息，用于价格预测建模。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：数据来源未明确，但数据包含服装商品的品牌、款式、尺寸、颜色等属性信息。
数据维度：包括商品ID（ID）、品牌（marka）、服装类型（naw3）、服装部件（9at3a）、厚度（khochn）、长度（toul）、宽度（3ordh）、RGB颜色值（R, G, B）和价格（soum）。
数据格式：CSV格式，包含data.csv、sample_submission (1).csv和test (1).csv三个文件，便于数据处理和分析。其中，data.csv包含训练数据，test (1).csv包含测试数据，sample_submission (1).csv给出了提交格式的示例。
数据来源：数据来源未明确，但提供了详细的商品属性信息和价格标签。
该数据集适合用于价格预测、商品属性分析和市场趋势研究。
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：适用于服装商品的价格预测、商品属性与价格关联性分析等研究，以及探索不同品牌、款式和颜色对价格的影响。
行业应用：可以为服装零售企业提供数据支持，用于优化定价策略、库存管理和市场预测。
决策支持：支持零售商的产品定价决策和市场分析，帮助其更好地了解市场需求和竞争态势。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和商业智能课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握价格预测模型构建和数据分析技能。
此数据集特别适合用于建立价格预测模型，探索服装商品价格的影响因素，并为零售商提供数据驱动的决策支持。
