商品信息描述与市场销售预测数据集ProductInformationDescriptionandMarketSalesPrediction-rveldur
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 市场预测, 电商数据, 文本分析, 机器学习, 商品分类, 销售预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息，记录了商品的详细描述、品牌、类别、新旧程度以及是否包邮等特征，旨在用于市场销售预测和商品分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的商品信息快照。
地理范围：数据来源于电商平台，未限制具体的地理范围，但可推测为全球范围内的商品信息。
数据维度：包括“test_id”（商品唯一标识符），“name”（商品名称），“item_condition_id”（商品新旧程度），“category_name”（商品所属类别），“brand_name”（品牌），“shipping”（是否包邮，1为是，0为否），“item_description”（商品详细描述）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于商品特征提取、文本分析、商品分类、销售额预测等多种数据分析任务。
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：适用于电商领域和自然语言处理交叉领域的学术研究，如商品描述的语义分析、商品类别自动识别、基于描述的销售额预测等。
行业应用：为电商平台、市场分析机构和零售商提供数据支持，尤其在商品推荐、市场趋势分析、库存管理和定价策略优化方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品开发决策和销售预测，帮助企业更好地了解市场需求和消费者偏好。
教育和培训：可作为数据科学、机器学习和电商分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和应用。
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，预测商品销量，优化商品推荐算法，以及提升市场营销策略的有效性。
