商品描述与价格预测数据集ProductDescriptionandPricePredictionDataset-yumi080301
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 价格预测, 机器学习, 文本分析, 电商, 商品分类, 品牌识别, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的产品描述信息，用于构建商品价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了广泛的商品类别和品牌，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个关键字段：
train_id/test_id：样本唯一标识符。
name：商品名称。
item_condition_id：商品状况，通常为数值型，代表商品的磨损程度或新旧程度。
category_name：商品所属类别，以层级结构给出。
brand_name：品牌名称。
price：商品价格（仅在train.csv中）。
shipping：是否包含运费（1表示包含，0表示不包含）。
item_description：商品详细描述。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件。train.csv包含商品价格信息，用于模型训练；test.csv则用于模型测试。
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、机器学习和电商领域的学术研究，如文本特征提取、价格预测模型构建、多模态数据融合等。
行业应用：为电商平台、市场分析机构等提供数据支持，可用于商品推荐、定价策略优化、市场趋势分析等。
决策支持：支持企业进行产品定价决策、库存管理和市场营销策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索商品描述信息与价格之间的关系，构建价格预测模型，以及分析不同商品属性对价格的影响。
