电商商品销售数据分析数据集E-commerceProductSalesDataAnalysis-amanysalahazzam
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 商品销售, 价格分析, 销量预测, 用户评价, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的海量商品销售数据，记录了商品的销售价格、零售价格、销量、用户评价、促销信息、商品属性等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含“crawl_month”字段，推测数据可能按月度进行收集。
地理范围：数据来源于电商平台，商品销售范围可能涉及多个国家或地区，具体范围由“countries_shipped_to”字段体现。
数据维度：数据集包含多个维度，包括商品价格（price, retail_price）、销量（units_sold）、用户评价（rating, rating_count）、促销信息（uses_ad_boosts）、商品属性（product_color, product_variation_size_id）、物流信息（shipping_option_price, shipping_is_express）和商家信息（merchant_title, merchant_rating）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_new.csv和test_new.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电商平台商品销售数据，可能经过了清洗和整理，但具体处理方式未明确。
该数据集适合用于电商销售数据分析、市场营销策略制定、用户行为分析和商品推荐等领域。
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：适用于电商领域的用户行为分析、销售预测、价格敏感度分析等学术研究。
行业应用：为电商平台、零售商和市场营销公司提供数据支持，用于优化商品定价、提升销量、制定营销策略。
决策支持：支持电商平台进行市场趋势分析、产品优化、用户画像构建等决策。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、电子商务等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解电商数据分析。
此数据集特别适合用于分析商品销售与价格、用户评价、促销活动等因素之间的关系，从而帮助用户优化销售策略，提高销售业绩。
