零售商品文本描述与价格预测数据集_Retail_Product_Text_Description___Price_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 价格预测, 零售数据, 文本分析, 机器学习, 数据建模, 零售行业, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的商品信息，记录了商品的文本描述、零售商、价格以及商品类别信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态商品信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但商品描述为英文，可能涵盖全球范围内的零售商品。
数据维度：
train.csv: 包含商品唯一标识符(indoml_id)、零售商(retailer)、价格(price)、商品超级类别(supergroup)、商品类别(group)、商品模块(module)、品牌(brand)和商品组合描述(combined_description)。
oreo-test.csv: 包含商品唯一标识符(indoml_id)和商品组合描述(combined_description)。
bm25_model.pkl: 预训练的BM25模型，用于文本检索。
encoded_descriptions.pkl: 编码后的商品描述，用于模型训练。
数据格式：数据集主要包含CSV和PKL两种格式。CSV文件用于存储结构化数据，而PKL文件则用于存储预训练模型和编码后的文本数据，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于零售行业公开数据或数据竞赛，已进行文本清洗和初步的数据处理。
该数据集适合用于商品描述理解、价格预测、商品推荐以及文本检索等任务。
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、机器学习与零售经济交叉领域的研究，如商品描述的语义分析、价格预测模型构建、商品相似度计算等。
行业应用：为电商平台、零售商、价格比较网站提供数据支持，特别是在商品推荐、价格优化、市场分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持零售企业的产品定价策略制定、市场趋势分析和竞争对手监测。
教育和培训：可作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索商品描述与价格之间的内在关系，以及构建能够有效预测商品价格的模型，从而为用户提供更精准的商品信息和决策支持。
