时尚服饰商品属性分析数据集FashionApparelProductAttributeAnalysis-samudika
数据来源：互联网公开数据
标签：服饰, 商品属性, 文本分类, 零售, 市场分析, 商品推荐, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自时尚零售行业的数据，记录了服饰商品的详细属性，例如性别、主类别、子类别、商品类型、基本颜色、季节、年份、使用场景和商品展示信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2011年到2016年的商品信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测来源于全球时尚市场。
数据维度：数据集包括id（商品唯一标识）、gender（性别）、masterCategory（主类别）、subCategory（子类别）、articleType（商品类型）、baseColour（基本颜色）、season（季节）、year（年份）、usage（使用场景）和productDisplay（商品展示信息）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为65-category.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的时尚零售数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于服饰商品的分类、属性分析以及构建推荐系统。
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：适用于时尚行业和数据科学领域的学术研究，如商品属性分析、流行趋势预测、用户画像构建等。
行业应用：可以为电商平台、时尚品牌和零售商提供数据支持，尤其在商品推荐、市场分析、库存管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行产品设计、市场营销和供应链管理等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时尚行业的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索服饰商品的属性与市场表现之间的关系，帮助用户实现优化产品推荐、提升销售业绩等目标。
