线上购物平台商品分类数据集ArchOnlineShopping-10CategoriesDataset-loserloser
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，商品分类，数据集，机器学习，数据挖掘，零售业，图像识别，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自线上购物平台的商品数据，记录了平台上10个主要商品类别的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的线上购物平台，主要涉及多个国家和地区的消费者行为。
数据维度：数据集包括商品的标题，描述，价格，销售量，用户评价，类别标签，图像等多维度信息。涵盖了服装，电子产品，家居用品，食品饮料等10个主要商品类别。
数据格式：数据提供CSV和图像文件格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于线上购物平台的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务研究，商品分类，机器学习等领域的研究和应用，特别是在商品分类，推荐系统，销售预测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于电子商务，商品分类以及消费者行为等学术研究，如商品销售趋势分析，用户购买行为研究等。
行业应用：可以为电子商务平台，零售商等提供数据支持，特别是在商品分类优化，个性化推荐，库存管理等方面。
决策支持：支持商品销售策略制定，市场趋势分析及策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为电子商务，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商品分类，推荐系统及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索商品分类与销售趋势的规律，帮助用户实现准确的商品分类，个性化推荐和销售预测，优化电子商务平台的运营效率和用户体验。
