书籍价格预测信息数据集-dsxavier

书籍价格预测信息数据集-dsxavier

数据来源：互联网公开数据

标签：书籍，价格预测，机器学习，文本分析，评论，评分，图书信息

数据概述： 本数据集包含丰富的书籍信息，旨在用于构建预测书籍价格的模型。数据集涵盖了书籍的多个关键特征，包括：书名（title）、作者（author）、版本（edition）、评论（reviews）、评分（ratings）、简介（synopsis）、流派（genre）以及书籍类别（bookcategory）等。这些数据源于互联网公开渠道，为价格预测模型提供了多维度输入。

数据用途概述： 该数据集主要用于开发和训练机器学习模型，以预测未知书籍的价格。研究人员可以利用这些数据进行特征工程，探索不同特征对价格的影响，并构建预测模型。此外，该数据集也适用于文本分析和自然语言处理，用于分析书籍的评论和简介，从而提取与价格相关的特征。该数据集也可用于教育目的，帮助学生理解机器学习在图书领域的应用，并提升数据分析和模型构建能力。