商品信息描述及销售预测数据集ProductInformationDescriptionandSalesPredictionDataset-davidscdf
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 文本分析, 销售预测, 电子商务, 机器学习, 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信息，记录了商品的名称、描述、新旧程度、所属类别、品牌、是否包邮以及详细的商品描述。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为商品信息的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但商品描述涵盖了广泛的类别，暗示了全球或多区域市场。
数据维度：数据集包括以下字段：
test_id：商品唯一标识符。
name：商品名称。
item_condition_id：商品的新旧程度（数值型，表示商品的状况）。
category_name：商品的类别，采用层级结构。
brand_name：商品的品牌名称。
shipping：是否包邮（0表示不包邮，1表示包邮）。
item_description：商品的详细描述。
数据格式：CSV 格式，文件名为test.csv，便于数据分析与处理。
该数据集适合用于商品信息分析、文本挖掘、以及构建销售预测模型。
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：适用于自然语言处理、机器学习和市场营销交叉领域的学术研究，如商品描述的语义分析、商品类别预测、品牌影响力评估等。
行业应用：为电商平台、零售商提供数据支持，尤其在商品推荐、个性化营销、库存管理、定价策略等领域具有实用价值。
决策支持：支持企业进行市场分析、竞争对手分析、产品优化和销售预测，以提升决策效率和市场竞争力。
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深入理解电商数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品描述与销售表现之间的关系，帮助用户优化商品信息、提升用户体验、预测销售额等。
