箱包产品属性价格预测数据集BagsProductAttributesPricePrediction-yuoshi039
数据来源：互联网公开数据
标签：箱包, 产品属性, 价格预测, 机器学习, 品牌, 材质, 尺寸, 风格, 颜色, 预测模型
数据概述：
该数据集包含箱包产品信息，记录了不同品牌、材质、尺寸、风格、颜色等属性与价格之间的关系，用于预测箱包产品的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为全球市场上的箱包产品信息。
数据维度：数据集包括多个字段，如id（产品唯一标识），Brand（品牌），Material（材质），Size（尺寸），Compartments（隔间数量），Laptop Compartment（是否包含笔记本隔间），Waterproof（是否防水），Style（风格），Color（颜色），Weight Capacity (kg)（承重能力），Price（价格）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv (训练集), test.csv (测试集), training_extra.csv (额外的训练数据)和sample_submission.csv (提交样例)四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理，可以直接用于价格预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于价格预测、产品属性分析和市场趋势研究。
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：适用于产品定价策略、市场细分、用户购买行为分析等方面的研究。
行业应用：为箱包行业提供数据支持，尤其适用于电商平台的产品推荐、价格优化，以及市场营销策略的制定。
决策支持：支持企业的产品定价决策，库存管理，以及竞争对手分析。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索箱包产品属性与价格之间的关联，建立预测模型，帮助用户实现精准定价和市场分析的目标。
