箱包商品属性与价格预测数据集BagsProductAttributesandPricePrediction-creazywhale

数据来源：互联网公开数据

标签：箱包, 商品属性, 价格预测, 机器学习, 品牌分析, 商品分类, 文本分析, 数据建模

数据概述：该数据集包含箱包商品的详细属性信息，旨在用于价格预测和商品分析。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态商品信息快照。地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多个品牌和商品类型，具有一定的通用性。数据维度：数据集包括多个关键属性，如品牌（Brand）、材质（Material）、尺寸（Size）、隔间数量（Compartments）、是否带笔记本隔间（Laptop Compartment）、是否防水（Waterproof）、款式（Style）、颜色（Color）、承重能力（Weight Capacity (kg)）和价格（Price）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv, test.csv, training_extra.csv和sample_submission.csv四个文件，方便数据读取和分析。其中，training_extra.csv 提供了额外的训练数据，train.csv和test.csv分别包含训练集和测试集，sample_submission.csv为提交样例。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于直接用于建模和分析。该数据集适合用于箱包商品的价格预测、属性关联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：适用于市场营销、商品定价和消费者行为研究，例如品牌偏好分析、价格弹性分析等。行业应用：为电商平台、零售商和品牌商提供数据支持，可用于优化产品定价策略、改进商品推荐系统、提升市场竞争力。决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如库存管理、新品上市策略制定等。教育和培训：作为机器学习、数据分析和商业智能等课程的实践案例，帮助学生和研究人员熟悉数据处理流程和建模方法。此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，并进行市场细分和竞争分析，从而提升决策的科学性和有效性。