商品描述异常值检测数据集_Product_Description_Outlier_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：异常值检测, 商品描述, 文本分析, 机器学习, 数据清洗, 零售, 文本挖掘, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自电商平台或商品目录的商品描述数据，记录了不同商品的详细描述信息，旨在用于识别商品描述中的异常值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但商品描述涵盖了多种商品类型，推测为全球范围的电商平台数据。
数据维度：数据集包含三个字段：PRODUCT_TYPE_ID（商品类型ID），PRODUCT_LENGTH（商品描述长度，以字符数或词数衡量），以及COMBINED（商品描述文本）。
数据格式：CSV格式，提供两个文件：outliers_20_80_dataset.csv和outliers_15_85_dataset.csv，分别代表了不同异常值比例的子集，用于对比分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，例如提取商品描述文本和计算描述长度，但具体数据来源和处理方式未详细说明。
该数据集适合用于商品描述异常值检测、文本数据清洗和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于文本挖掘、自然语言处理和数据异常检测相关的学术研究，例如异常商品描述的识别、文本数据质量评估等。
行业应用：为电商平台、商品搜索引擎、市场分析机构提供数据支持，可用于改进商品信息的质量、提升用户搜索体验和优化商品推荐系统。
决策支持：支持企业进行数据质量监控、风险管理和市场调研，帮助企业识别异常商品信息，提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和文本分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解异常值检测和文本数据处理技术。
此数据集特别适合用于探索商品描述长度与文本内容的关联性，以及不同异常值比例对模型性能的影响，从而帮助用户构建高效的异常值检测模型，提升数据质量。
