电商商品标题与描述长度预测数据集_E_commerce_Product_Title_and_Description_Length_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 商品描述, 文本长度预测, 自然语言处理, 机器学习, 文本分析, 产品信息, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息，用于预测商品描述的长度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的商品信息。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为面向全球市场的电商平台商品。
数据维度：包括“PRODUCT_ID”（商品ID）、“TITLE”（商品标题）、“BULLET_POINTS”（商品卖点，以列表形式呈现）、“DESCRIPTION”（商品详细描述）、“PRODUCT_TYPE_ID”（商品类别ID）以及训练集中的“PRODUCT_LENGTH”（商品描述长度，作为预测目标）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，包含商品ID、标题、卖点、描述、商品类别ID和商品描述长度）、test.csv（测试集，包含商品ID、标题、卖点、描述、商品类别ID）和sample_submission.csv（提交示例，包含商品ID和预测的商品描述长度）。
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：适用于自然语言处理、文本分析与机器学习交叉领域的学术研究，如文本长度预测、商品描述生成、文本摘要等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、产品推荐系统提供数据支持，尤其在优化商品信息展示、提升用户体验、改进搜索排序等方面具备实用性。
决策支持：支持电商企业的产品信息管理、定价策略制定、以及市场营销活动的优化。
教育和培训：适合作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分析与预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品标题和描述文本特征与描述长度之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现商品描述长度的精准预测，从而提升相关应用的性能。
