商品信息描述与价格预测数据集ProductInformationDescription-PricePrediction-yashasvikhandelwal

数据来源：互联网公开数据

标签：商品描述, 价格预测, 文本分析, 机器学习, 电商, 商品分类, 自然语言处理, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自电商平台上的商品信息，旨在用于商品描述分析与价格预测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于电商平台，未明确标明地域范围，但涵盖了各类商品。数据维度：数据集包含多个字段，包括商品ID（id/train_id）、商品名称（name）、商品状况（item_condition_id）、商品类别（category_name）、品牌（brand_name）、是否包邮（shipping）、商品描述（item_description）以及价格（price/logPrice）。此外，还包括经过处理的文本特征，例如商品描述长度（desc_length）、去除标点符号后的描述和名称、以及去除停用词后的文本token。数据格式：CSV格式，包含 train_sample.csv 和 test_sample.csv 两个文件，分别用于训练和测试模型。

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、机器学习和电商领域的研究，如商品描述的语义分析、文本特征提取、价格预测模型构建等。行业应用：为电商平台提供数据支持，可用于优化商品推荐、提升搜索质量、改进定价策略等。决策支持：支持电商企业进行市场分析、竞争对手分析和销售预测。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和自然语言处理课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解商品信息分析和价格预测。此数据集特别适合用于探索商品描述与价格之间的关系，构建价格预测模型，优化商品分类和推荐系统，并深入理解电商平台上的商品信息特征。