商品信息及价格预测数据集ProductInformationandPricePredictionDataset-anshul1927
数据来源：互联网公开数据
标签：商品, 价格预测, 机器学习, 电商, 文本分析, 数据挖掘, 商品描述, 品牌
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息，记录了商品的名称、描述、类别、品牌、价格以及其他相关属性，旨在用于价格预测和商品分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的商品快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但商品类别和品牌信息暗示了全球市场，特别是美妆、电子产品和服装等领域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括商品ID、商品名称、商品状况、商品类别、品牌名称、价格、是否包邮、商品描述、经过处理的文本（可能经过了文本清洗和特征提取）以及文本长度（去除停用词后）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train5.csv和test5.csv两个文件，其中train5.csv用于训练，test5.csv用于测试或预测。
来源信息：数据来源于电商平台，具体来源未在数据集中明确说明，数据已进行标准化处理，包括文本清洗和特征工程。
该数据集适合用于商品价格预测、商品推荐、文本分类和特征重要性分析等应用。
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：适用于机器学习、自然语言处理和电商领域的学术研究，例如价格预测模型构建、商品描述文本分析、品牌影响分析等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构和零售商提供数据支持，特别是在定价策略优化、商品推荐系统开发和市场趋势分析方面。
决策支持：支持企业进行产品定价决策、库存管理和市场营销策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和自然语言处理课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和建模流程。
此数据集特别适合用于探索商品属性与价格之间的关系，构建预测模型，并提升商品推荐的准确性。
