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亚马逊的产品销售数据集中包含42,000+商品 - 每年(电子产品相关;拥有17个重要特征;包括额定值、销售额和类别)

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简介:
亚马逊电子产品销售大数据集(共42,000余种商品)发布于2025年。该集合提供了详尽的产品信息包括销量表现评分动向价格趋势以及分类细分情况。其中包含两个版本: 清理版本的数据经过全面预处理并可直接用于分析可视化及机器学习项目; 未清理版本则提供了原始抓取数据供学习者进行数据分析清洗与特征工程训练。 本集合特别设计了17项实用功能非常适合于数据分析研究者使用。 核心字段包括: product_title – 产品名称及其相关描述; product_rating – 基于客户的平均评价值满分五颗星; total_reviews – 客户评论总数目; purchased_last_month – 上个月购买记录情况; discounted_price – 折扣后价格展示; original_price – 折扣前原始定价参考; discount_percentage – 适用折扣百分比说明; is_best_seller – 标识畅销商品的功能标记; is_sponsored – 判断是否为赞助商品品; has_coupon – 特殊折扣优惠券可用性标识(是/否); buy_box_availability – 购物车按钮可用性标注(NaN表示不可用); delivery_date – 预计发货日期格式化时间信息; sustainability_tags – 环保可持续发展主题标签列表; product_image_url – 直接指向产品图片链接; product_page_url – 访问亚马逊官方产品页面的具体路径; data_collected_at – 记录收集时间点; product_category – 根据标题划分的产品分类信息。

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客服
客服
  • 2023140万
    优质
    该数据集包含超过140万种亚马逊商品的信息,涵盖详细的产品描述、价格及分类,为研究与分析提供丰富资源。 亚马逊是美国最大的在线零售商之一,销售超过1200万件商品。有了这个数据集,你可以深入了解哪些产品卖得最好、搜索引擎优化标题产生的销售额最多,在一个给定的类别中的产品的最佳价格范围等信息。该数据集包含约140万个产品条目,有助于深入分析亚马逊平台上各类产品的市场表现和销售策略。
  • 用于预测
    优质
    本数据集包含多种商品的历史销售记录及其他相关信息,旨在帮助用户建立模型以预测未来的销售额,适用于零售商和数据分析专家。 这篇文章使用了特定的数据集进行分析和展示。具体内容围绕数据处理、特征工程以及模型训练等方面展开讨论,并分享了一些实用的技巧和技术细节。文中还提到了如何优化算法性能,以达到更好的预测效果。 请注意,上述内容中并没有包含任何联系方式或网址信息,在重写时已经按照要求进行了相应调整。
  • 预测代码实现
    优质
    本项目专注于开发一套用于预测零售商品销售量的算法模型与代码实现。通过分析历史销售数据及市场趋势,旨在为零售商提供准确的商品销售预估,优化库存管理和营销策略。 零售商品销售预测代码实现
  • 分析来源
    优质
    本文章探讨电子产品销售数据的收集与分析方法,涵盖市场趋势、消费者行为及产品表现等关键信息来源,为企业决策提供有力支持。 工作簿包含产品明细表、产品系列表、产品分类表、店铺表、订单表、客户表以及日历表,共有超过20000条数据。
  • 压缩文件
    优质
    该数据集为亚马逊电子商品信息的压缩版本,包含产品评价、特性等,适用于推荐系统及用户行为分析研究。 因为.json文件太大了,所以我又上传了一个压缩文件。这个压缩文件包含了Amazon的一个子数据集,包含498196个产品和7844482条记录。
  • 供应链.xlsx
    优质
    《供应链产品销售数据.xlsx》是一份详细的电子表格文档,记录并分析了各种产品在供应链中的销售情况、库存水平及市场趋势等关键信息。 供应链销售数据涉及从供应商到最终消费者的整个流程中的所有交易记录。这些数据对于分析市场需求、优化库存管理和提高客户满意度至关重要。通过对销售数据的深入挖掘与分析,企业可以更好地了解产品在不同市场上的表现,并据此调整其营销策略和生产计划以实现更高的效率和盈利能力。
  • 护肤.zip
    优质
    本数据集为亚马逊护肤产品评论,包含大量用户对各类护肤品的评价信息,涵盖面霜、洁面乳、面膜等多品类,旨在帮助消费者做出明智选择并支持相关研究。 亚马逊护肤品数据集是一个用于进行数据分析的数据集合,包含各种护肤产品的详细信息。这个数据集中有两个主要文件:`skincare.csv` 和 `ignore.txt`。其中,`skincare.csv` 文件是核心部分,它可能包括产品名称、品牌、价格、用户评价和销售量等关键指标。这些指标对于分析护肤品市场的趋势、消费者行为以及产品性能至关重要。 我们首先需要了解数据集的基本结构和内容。作为一个CSV文件(逗号分隔值),`skincare.csv` 可以通过Excel或Python的Pandas库轻松读取,预计包含诸如“产品ID”、“品牌名称”、“产品类别”、“价格范围”等列标题。这些字段为全面理解护肤品市场提供了基础。 在进行分析时,可以从以下几个方面入手: 1. **市场概况**:统计不同品牌的数量和市场份额,并识别最受欢迎的品牌或类型。 2. **价格分布**:研究产品的定价区间,找出平均价、最高价及最低价,进而探讨价格与销量和评分之间的关联性。 3. **用户评价分析**:计算所有产品用户的平均评分,寻找高分和低分的产品并探究其背后的原因。 4. **销售趋势**:如果数据中包含时间信息,则可以分析不同时间段内的销售变化情况,识别出销售的高峰及谷底时段。 5. **消费者行为研究**:通过评论数量来衡量产品的受欢迎程度,并深入阅读用户反馈以提取关键词进行情感倾向性分析,从而了解消费者的喜好和不满之处。 6. **关联产品分析**:探索购买某一产品后顾客是否倾向于购买其他特定商品的行为模式。 7. **预测模型建立**:基于历史销售数据构建预测模型来预估未来的销量变化趋势。 在实际操作过程中,需要对原始数据进行清洗处理(如缺失值填补、异常值剔除等),确保分析结果的准确性。此外,利用可视化工具(例如Matplotlib或Seaborn)将复杂的数据信息转化为直观易懂的图表形式有助于更好地理解与解释发现的结果。最后,整理出一份详细的报告总结关键洞察并提出相应的业务建议。 通过亚马逊护肤品数据集提供的丰富资源和科学的方法论应用,能够帮助商家更加精准地把握市场动态,并据此制定有效的营销策略以提高产品的竞争力。
  • 2002至2020全国296地级市房价及面积
    优质
    该资料包含了从2002年至2020年间,中国296个地级市详细的房价、商品房销售额和销售面积的数据记录。 我们分享全国地级市层面的房价、销售面积及销售额共6个指标的数据。这些数据来源于CEIC数据库,并经过手工整理合并后提供给大家。力求确保所有数据可靠且有据可查。 本次分享包括8个文件,其中包含6个原始Excel文件和2个最终整理好的Excel版本(考虑到并非所有人都会使用Stata)。 对于数据的结构及质量: 1. 图二展示了每个年份的地级市数量以及具体有哪些地级市。 2. 关于数据的质量问题,在图三中也进行了公开说明。例如,从2002年至2004年的“商品房销售价格住宅”和“商品房销售额住宅”这两个变量的数据缺失是因为数据库本身就没有提供这些信息,并非可以凭空创造的。 总体而言,其余各年份及变量的数据质量非常高,基本没有缺失值;而且随着时间推移(即年份数越大),数据的质量也越高。