Shopee电商平台训练数据集ShopeeTrainDataset-mzr2017
数据来源：互联网公开数据
标签：电商平台，训练数据，数据集，机器学习，分类算法，产品推荐，市场营销，数据分析
数据概述：该数据集由Shopee电商平台提供，主要用于训练机器学习模型，记录了平台上多种产品的特征和分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了Shopee平台在全球多个市场的销售数据，主要涉及东南亚和台湾地区。
数据维度：数据集包括产品ID，类别标签，价格，评论数量，销售量，产品描述，图片特征，用户评价等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Shopee电商平台的公开训练数据集，并已进行标准化和清洗，以确保数据的质量和适用性。
该数据集适合用于电商数据分析，产品推荐，分类算法训练以及市场营销等领域的研究和应用，特别是在提高推荐精度和优化产品分类方面具有重要价值。
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，产品分类，推荐系统优化等学术研究，如产品销量预测，用户行为分析等。
行业应用：可以为电商平台提供数据支持，特别是在提高推荐精度，优化产品分类，用户画像构建等方面。
决策支持：支持电商平台的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的产品推广和库存管理决策。
教育和培训：作为电商数据分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解推荐系统，分类算法等技术。
此数据集特别适合用于探索电商平台产品推荐的规律与趋势，帮助用户实现准确的产品推荐和分类，提高用户体验和销售效率。
