商品销售价格预测数据集ProductSalesPricePrediction-mustang007

数据来源：互联网公开数据

标签：商品销售，价格预测，零售分析，产品分类，品牌分析，时间序列，机器学习，市场调研

数据概述：该数据集包含来自零售平台或电商平台的商品销售数据，记录了商品的详细信息及其销售价格。主要特征如下：时间跨度：数据集中的销售数据记录了商品在特定时间段内的销售情况，具体时间跨度有待进一步明确。地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以根据商品品牌、类别等信息进行推测。数据维度：数据集包括“Product”（商品ID）、“Product_Brand”（商品品牌）、“Item_Category”（商品类别）、“Subcategory_1”、“Subcategory_2”（商品子类别）、“Item_Rating”（商品评分）、“Date”（销售日期）以及“Selling_Price”（销售价格）等字段。数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括Train.csv（训练集）和Test.csv（测试集）两个文件，Sample_Submission.xlsx文件提供了提交格式的示例。数据已进行初步处理，便于进行分析。该数据集适合用于价格预测、市场趋势分析和商品销售策略研究等领域。

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：适用于零售经济学、市场营销学等领域的研究，如价格弹性分析、销售预测模型构建、商品类别与价格关系研究等。行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在商品定价策略优化、库存管理、促销活动效果评估等方面具备实用价值。决策支持：支持企业进行市场分析、销售预测，辅助制定销售计划和市场推广策略，提升市场竞争力。教育和培训：适合作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建与评估等技能。此数据集特别适合用于探索商品价格与销量之间的关系，以及预测未来销售价格的趋势，从而帮助用户优化定价策略、提升销售业绩。