Shein-dataset-samples

Ein Beispiel-Datensatz mit 1001 Shein-Produkten

Ein Shein-Datensatz-Beispiel mit über 1000 Produkten. Der Datensatz wurde mithilfe der Bright Data API extrahiert.

In diesem kostenlosen Datensatz enthaltene Datenpunkte:

• product_name: Der Name oder Titel des Produkts
• description: Eine textliche Beschreibung des Produkts
• initial_price: Der ursprüngliche oder Startpreis des Produkts
• final_price: Der aktuelle oder endgültige Preis des Produkts nach etwaigen Rabatten oder Aktionen
• currency: Die Währung, in der die Preise angegeben sind
• in_stock: Gibt an, ob das Produkt derzeit auf Lager ist (True/False)
• color: Die für das Produkt verfügbaren Farben
• size: Die für das Produkt verfügbaren Größen
• reviews_count: Die Anzahl der Bewertungen oder Rezensionen, die Kundinnen und Kunden für das Produkt abgegeben haben
• main_image: Das Hauptbild, das das Produkt repräsentiert
• category_url: Die URL oder der Link, der der Kategorie des Produkts zugeordnet ist
• url: Die URL oder der Link zur Produktseite
• category_tree: Die hierarchische Baumstruktur der Kategorien, zu denen das Produkt gehört
• country_code: Der Ländercode, der das Verkaufsland oder Ursprungsland angibt
• domain: Die Domain oder Website, auf der das Produkt gelistet ist
• image_count: Die Gesamtanzahl der dem Produkt zugeordneten Bilder
• image_urls: URLs, die auf Bilder zum Produkt verweisen
• model_number: Die dem Produkt zugeordnete Modellnummer (SKU)
• offers: Informationen zu etwaigen Sonderangeboten oder Deals, die dem Produkt zugeordnet sind
• other_attributes: Zusätzliche Attribute oder Merkmale des Produkts
• product_id: Ein eindeutiger Identifikator oder Code, der dem Produkt zugeordnet ist
• rating: Die durchschnittliche Bewertung, die Kundinnen und Kunden für das Produkt vergeben haben
• related_products: Informationen zu anderen Produkten, die mit dem aktuellen Produkt in Verbindung stehen
• root_category: Die Root- oder oberste Kategorie, zu der das Produkt gehört
• top_reviews: Top- oder hervorgehobene Rezensionen für das Produkt
• category: Die spezifische Kategorie, zu der das Produkt gehört
• brand: Die Marke oder der Markenname, der dem Produkt zugeordnet ist
• all_available_sizes: Eine Liste aller verfügbaren Größen für jedes Produkt

Und vieles mehr.

Dies ist eine Beispiel-Teilmenge, die aus dem Datensatz „Shein Products (public data)“ abgeleitet ist, der mehr als 32,800,000 Produkte umfasst.

Verfügbare Datensatz-Dateiformate: JSON, NDJSON, JSON Lines, CSV, oder Parquet. Optional können Dateien zu .gz komprimiert werden.

Optionen für den Datensatz-Lieferungstyp: Email, API download, Webhook, Amazon S3, Google Cloud storage, Google Cloud PubSub, Microsoft Azure, Snowflake, SFTP.

Aktualisierungshäufigkeit: Einmalig, täglich, wöchentlich, monatlich, vierteljährlich oder auf individueller Basis.

Datenanreicherung ist als Ergänzung zu den extrahierten Datenpunkten verfügbar: Auf Anfrage.

Holen Sie sich den vollständigen Shein-Datensatz.

Was sind die Anwendungsfälle der Shein-Datensätze?

1. Analyse der Markenstimmung

Analysieren Sie Produktrezensionen und -bewertungen, um die Meinungen der Verbraucherinnen und Verbraucher zu erfassen und sicherzustellen, dass Ihr Angebot den Markterwartungen entspricht. Nutzen Sie den Shein-Datensatz, um die Kundenstimmung gegenüber bestimmten Produkten oder Ihrer Marke insgesamt zu verstehen, und verfeinern Sie damit Ihre kommerziellen Strategien.

2. Einblicke in die Verbrauchernachfrage

Erkennen Sie Bestandslücken, identifizieren Sie eine steigende Nachfrage nach bestimmten Produkten und decken Sie Verbrauchertrends auf. Der Shein-Datensatz ermöglicht es Unternehmen, strategische Entscheidungen im Bestandsmanagement zu treffen, Lagerbestände zu optimieren und die Lieferkette für eine höhere Effizienz zu straffen.

3. Wettbewerbsfähige Preisstrategie

Entwickeln Sie eine robuste Preisstrategie, indem Sie ähnliche Produkte und Kategorien innerhalb der Angebote Ihrer Wettbewerber identifizieren. Nutzen Sie den Shein-Datensatz, um optimale Preise zu bestimmen, Preislücken aufzudecken und dynamische Preismodelle auf Basis von Echtzeit-Marktdaten umzusetzen.

Kostenloser Zugang zu Web-Scraping-Tools und Datensätzen für akademische Forschende und NGOs

Die Bright Initiative bietet führenden akademischen Fakultäten und Forschenden, NGOs und NPOs, die verschiedene Umwelt- und Sozialanliegen fördern, Zugang zu den Web Scraper APIs und einsatzbereiten Datensätzen von Bright Data. Sie können hier einen Antrag einreichen.