商品信息聚类分析数据集ProductInformationClusterAnalysis-mesakhbesta
数据来源：互联网公开数据
标签：商品聚类, 零售数据, 价格分析, 商品分类, 市场分析, 文本挖掘, 机器学习, 聚类分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品信息，记录了商品名称、价格、地理位置、评分、销量等关键属性，并结合聚类分析结果，用于商品分类和市场研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态商品快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含地理位置信息，可用于分析不同地区商品销售情况。
数据维度：
clean_namepricelocationratingsoldclusternama_clusterprice_clustercluster_harga：该字段包含了多个信息，用“*”分隔，具体包括：
clean_name：商品名称；
price：商品价格；
location：商品销售地或产地；
rating：商品评分；
sold：商品销量；
cluster：商品所属聚类簇编号；
nama_cluster：聚类簇的名称；
price_cluster：价格聚类簇编号；
cluster_harga：价格聚类簇名称。
数据格式：CSV格式，文件名为FINAL_CLUSTER.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集特别适用于商品聚类分析、价格敏感度分析、市场细分以及构建推荐系统等任务。
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：适用于市场营销、消费者行为分析等领域的研究，如商品价格与销量关系分析、不同聚类簇商品特征对比、基于聚类的商品推荐等。
行业应用：为电商平台、零售企业提供数据支持，尤其在商品分类、个性化推荐、市场策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持企业优化商品定价策略，提升市场竞争力，并辅助进行新品推广和库存管理。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生理解聚类分析在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于探索商品特征与市场表现之间的关系，助力用户实现精准营销、提升销售业绩和优化用户体验等目标。
