商品描述关键词分析数据集ProductDescriptionKeywordAnalysis-yogesh174
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 关键词提取, 文本分析, 商品分类, 机器学习, 零售, 自然语言处理, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品描述信息，记录了商品的标题、要点、描述以及对应的商品类型和关键词。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态的商品描述语料库。
地理范围：数据来源未明确，但由于包含英语和法语，推测可能来自全球范围内的电商平台。
数据维度：数据集包括以下字段：
PRODUCT_ID：商品唯一标识符。
TITLE：商品标题。
BULLET_POINTS：商品要点，通常为列表形式。
DESCRIPTION：商品详细描述。
PRODUCT_TYPE_ID：商品类型的数字标识。
Keywords：与商品相关的关键词。
NEW_PRODUCT_TYPE_ID: 商品类型，与PRODUCT_TYPE_ID相关（仅在train_df_train.csv中）。
PRODUCT_LENGTH: 商品长度（仅在train_df_train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：test_df_keywords.csv（用于测试）和train_df_train.csv（用于训练），便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的电商平台数据，已进行数据清洗和整理，方便直接使用。
该数据集适合用于商品信息分析、关键词提取、商品分类等任务，也可用于自然语言处理模型的训练和评估。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、信息检索等领域的学术研究，如商品描述的语义分析、关键词提取算法评估、商品相似度计算等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、推荐系统等提供数据支持，尤其是在商品信息管理、个性化推荐、用户搜索意图理解等方面。
决策支持：支持零售商的产品优化、营销策略制定，以及市场趋势分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本数据的处理和应用。
此数据集特别适合用于探索商品描述与关键词之间的关系，分析不同类型商品的特点，并构建有效的商品推荐和搜索系统，从而提高用户体验和商业价值。
