商品销售信息预测数据集ProductSalesInformationPrediction-davidscdf
数据来源：互联网公开数据
标签：商品销售，二手商品，价格预测，文本分析，机器学习，电商平台，商品描述，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Mercari平台上的二手商品销售信息，记录了商品的详细属性和销售数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的商品快照数据集。
地理范围：数据来源于Mercari平台，虽然未明确地域，但可推测主要面向美国市场。
数据维度：包括train_id（商品唯一标识符）、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（是否需要运费）和item_description（商品描述）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模使用。数据已进行初步处理，如缺失值填充等。
该数据集适合用于商品价格预测、文本信息分析和推荐系统构建。
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：适用于电商平台商品定价策略、用户行为分析、商品类别及品牌影响力研究等学术研究。
行业应用：可以为电商平台、二手交易平台和商品推荐系统提供数据支持，特别是在价格预测、商品推荐、市场分析等方面。
决策支持：支持企业优化定价策略、提升商品曝光度、改进用户体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解商品数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，以及利用文本信息提升价格预测的准确性，从而帮助用户实现优化定价、提高销售额等目标。
