商品信息及价格预测数据集ProductInformationandPricePredictionDataset-beichs
数据来源：互联网公开数据
标签：商品信息, 价格预测, 电商平台, 文本分析, 机器学习, 数据清洗, 商品分类, 品牌分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的产品信息，记录了商品的详细描述、品牌、类别、价格以及其他相关属性，旨在用于价格预测和商品分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为商品信息的静态快照。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，但从商品品牌和描述来看，可能涵盖多个国家和地区。
数据维度：包括商品状态（item_condition_id）、商品类别（category_name）、品牌名称（brand_name）、价格（price）、是否包邮（shipping）和商品描述（item_description）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_clean.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的电商平台商品信息，已进行数据清洗和预处理，例如缺失值处理和文本标准化。
该数据集适合用于价格预测、商品分类、品牌分析和文本挖掘等领域。
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：适用于电商平台商品价格影响因素分析、商品类别与价格关系研究、以及品牌溢价分析等学术研究。
行业应用：为电商平台、零售商和市场分析机构提供数据支持，尤其在价格优化、商品推荐、市场趋势分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业的产品定价策略制定、市场营销活动的优化，以及库存管理和供应链管理。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，并进行市场细分和竞争分析，以提升决策效率和市场竞争力。
