商品信息价格预测数据集ProductInformationPricePrediction-rymyung
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, 电商数据, 文本分析, 商品分类, 品牌分析, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的产品销售信息，记录了商品的详细描述、品牌、类别、价格等关键属性，旨在用于价格预测和商品分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为一段时间内商品信息的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但商品描述涉及品牌和类别，推测可能包含多种商品和品牌。
数据维度：数据集包含多个字段，如商品ID（id）、商品名称（name）、商品状况（item_condition_id）、商品类别（category_name、category1、category2、category3）、品牌名称（brand_name）、价格（price）、是否包邮（shipping）、商品描述（item_description）、价格对数（log_price）、清洗后的描述（cleaned_desc）、清洗后的品牌（cleaned_brand）、清洗后的名称（cleaned_name）、描述词数（description_count）、描述长度（description_length）、名称词数（name_count）、名称长度（name_length）、品牌是否在名称中（brand_in_name）、品牌是否在描述中（brand_in_desc）、是否有品牌（has_brand）、新的品牌名称（brand_name_new）。
数据格式：CSV格式，包含train_v2.csv和test_v2.csv两个文件，分别用于训练和测试。
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：适用于电商数据分析、自然语言处理、价格预测等领域的研究，如商品特征提取、价格敏感性分析、品牌影响力评估等。
行业应用：为电商平台、市场研究机构提供数据支持，尤其在商品推荐、定价策略、市场趋势分析等方面具备实用性。
决策支持：支持零售商的定价决策、库存管理和营销活动，帮助其优化销售策略和提升盈利能力。
教育和培训：适合作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等课程的实践素材，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，以及构建价格预测模型，帮助用户实现精准定价、优化销售策略等目标。
