商品信息多维度分析数据集ProductInformationMulti-dimensionalAnalysis-bertillepags

数据来源：互联网公开数据

标签：商品数据, 零售分析, 价格预测, 品牌分析, 商品分类, 市场调研, 数据清洗, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自互联网的商品信息，记录了商品的多种属性，包括商品ID、添加/更新日期、ASIN编码、品牌、类别、主要类别、颜色、尺寸、EAN编码、图片URL、关键词、制造商、制造商编号以及价格信息等。主要特征如下：时间跨度：数据记录的商品信息更新时间，从2015年到2018年。地理范围：数据未明确标示具体地理范围，但包含了多个品牌和零售商的商品信息，可能涵盖全球范围。数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括商品基本信息、价格信息、品牌信息、类别信息等，数据项丰富。数据格式：CSV格式，文件名“data pour exercice pandas (1)csv”，便于数据分析和处理。数据字段包括id、dateAdded、dateUpdated、asins、brand、categories、primaryCategories、colors、dimension、ean、imageURLs、keys、manufacturer、manufacturerNumber、pricesamountMax、pricesamountMin、pricesavailability、pricescolor、pricescondition、pricescurrency、pricesdateAdded、pricesdateSeen、pricesisSale、pricesmerchant、pricesoffer、pricesreturnPolicy、pricesshipping、pricessize、pricessourceURLs、sizes、sourceURLs、upc、weight等。来源信息：数据来源于互联网，可能来自多个电商平台或零售商。

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：适用于零售市场分析、商品价格预测、品牌竞争力分析等学术研究。行业应用：可以为电商平台、零售商、市场调研机构提供数据支持，特别是在商品推荐、市场趋势分析、竞争对手分析等方面。决策支持：支持企业进行产品定价策略制定、市场营销方案优化、库存管理等决策。教育和培训：作为数据分析、市场营销、电子商务等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解商品信息分析。此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，以及不同品牌、类别商品在市场上的表现，帮助用户实现更精准的市场分析和决策。