加拿大亚马逊产品价格优化预测数据集1963-2021-asaniczka

加拿大亚马逊产品价格优化预测数据集1963-2021-asaniczka 数据来源：互联网公开数据 标签：亚马逊,加拿大,产品价格,机器学习,预测模型,销售优化,产品特征,数据分析

数据概述： 本数据集包含来自加拿大亚马逊的产品价格记录，旨在用于价格预测。数据集中包含了大量关于不同价格点销售情况的信息，可用于训练机器学习模型，以预测产品基于其特性和产品名称的最优价格。

数据集包括多个数据点，如评论数量、评分、畅销状态以及上个月的销售量等。通过选择特定因素（例如，超过100条评论的产品被视为定价最优），可以将数据集分为定价最优与非最优的产品。通过使用技术如产品名称和特性的向量化，可训练一个模型，为卖家或企业提供产品的最优价格建议。

数据用途概述： 该数据集适用于帮助卖家确定产品的最优价格范围，以实现最大销售量。企业可以利用该模型评估产品的盈利能力并相应地规划供应链。此外，数据集还适用于机器学习教学和相关研究，为提供预测模型的开发和优化提供有价值的数据支持。