动态定价与收入预测数据集

动态定价与收入预测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：动态定价,收入预测,电子商务,价格优化,用户行为,机器学习,时间序列分析

数据概述： 本数据集来源于某在线药店的动态定价策略实施过程，记录了三个月的学习期和一个月的分类期内的产品信息、价格变化以及用户行为数据。数据集包含三个主要文件："items.csv"（产品属性）、"train.csv"（学习期数据）和"class.csv"（分类期数据）。数据字段包括产品编号、价格信息、用户行为（点击、加入购物车、购买）等，帮助研究者分析动态定价策略对收入的影响。

数据用途概述： 该数据集适用于开发和测试收入预测模型，研究用户行为与定价策略之间的关系，优化产品定价以提升收入和毛利。研究人员可利用数据进行时间序列分析，评估动态定价策略的有效性；企业可基于数据优化自身定价模型，提升市场竞争力；学术机构可将其用于教学和科研，探索电子商务中的定价机制和用户行为模式。