商品销售价格预测数据集ProductSalesPricePrediction-jeffy0637
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售, 价格预测, 机器学习, 文本分析, 电商数据, 商品描述, 零售, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的产品销售信息，记录了商品的详细属性，包括商品名称、描述、类别、品牌、价格以及其他相关特征，用于价格预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间点上的商品信息。
地理范围：数据来源于电商平台，未明确地域范围，但商品信息可能反映全球或特定地区的市场情况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：train_id（训练集唯一标识符）、name（商品名称）、item_condition_id（商品状况）、category_name（商品类别）、brand_name（品牌名称）、price（商品价格）、shipping（是否包邮）、item_description（商品描述），以及其他衍生特征，如是否包含品牌、文本长度等。
数据格式：CSV格式，文件名为firstmodel.csv，方便数据处理和模型训练。
数据来源于电商平台商品数据，已进行基本的数据清洗和特征工程处理。
该数据集适合用于价格预测、商品推荐、文本分析等多种应用场景。
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：适用于电商领域的价格预测、商品推荐、市场分析等研究，以及文本挖掘、自然语言处理在商品信息分析中的应用。
行业应用：可以为电商平台、零售商提供数据支持，用于优化定价策略、改进商品推荐系统、进行市场趋势分析等。
决策支持：支持企业在产品定价、库存管理、营销推广等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践模型构建和分析。
此数据集特别适合用于探索商品特征与价格之间的关系，以及构建价格预测模型，帮助用户提升销售策略的有效性。
