谷歌数据搜索提供了一个功能强大的搜索引擎，您可以利用它找到有价值的零售数据集，并将其用于各种用途。零售数据集可用于人工智能推荐系统、增强客户洞察力、客户个性化、定向营销、欺诈防范、库存优化、降低成本等。
如果您想涉足零售业，就必须找到尽可能多的历史和当前数据，以确保您的业务取得成功。您需要使用从可靠来源获得的数据集，以减少为人工智能或 ML 模型提供错误数据的机会。我们强调了一些适用于人工智能推荐系统的最佳零售数据集.
1. Bright Data
BrightData 以提供来自亚马逊、沃尔玛、Shopee、TikTok Shop、eBay、Shein、Home Depot US、Etsy、谷歌购物、百思买等不同平台的可靠零售数据集而闻名。
您可以访问 JSON 和 CSV 等不同文件格式的数据集。数据收集过程经过全面验证，确保您只能获得经过验证的数据。
此外，您还可以创建自定义日程表来自动交付数据，并观察数据的无缝流动。通过零售数据集，您可以轻松实现销售额最大化、了解流行产品、掌握竞争对手的主要卖点等。理想情况下，您可以获得数亿条记录和免费数据样本等。
特点
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2. Thordata
Thordata 提供一些最好的零售数据集，您可以利用这些数据集获得实时洞察，从而做出明智的决策。您将不再需要使用刮板，而是可以获得准备就绪的数据，用于您的营销、广告或零售目的。经过结构化和验证的数据可满足您的所有业务需求。
一些有用的零售数据集包括沃尔玛卖家信息、亚马逊评论、亚马逊产品全球数据集、亚马逊畅销产品、美国谷歌购物产品搜索、亚马逊产品搜索和亚马逊卖家信息。数据集中的数据会定期清理和验证，以确保没有重复或错误。
数据集每天刷新，每月更新。您只能访问新记录或更新记录；因此，您只需为所需内容付费。 如果您购买两个或更多数据集，还可以享受独家折扣。
特点
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3. Oxylabs
Oxylabs 为人工智能推荐系统提供零售数据集。这些数据集以符合您需求的格式提供。此外，Oxylabs 还使用高度本地化的刮擦和数据验证技术，以确保数据的准确性。公共网络数据集可随时使用，并会定期清理，以确保您不会遇到错误或重复。
Oxylabs 提供不同类型的数据集，如公司数据、职位发布数据、产品评论数据、社区和代码数据。所有数据集都很有价值，可确保您获得足够的零售信息，用于人工智能推荐系统。理想情况下，当您联系支持人员时，只需为您需要的特定数据点付费。
特点
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4. Infatica
如果您正在为人工智能推荐系统寻找零售数据集，那么 Infatica 就是您的理想选择！您不仅可以获得广泛的数据集，还可以获得高质量的数据，帮助您在电子商务、业务或公司中做出更好的决策。无论您是个人还是企业，只要您想更上一层楼，这些数据集都是您的理想选择。
获取最可靠、最可行的数据见解。此外，它还提供可靠的客户支持，确保您在执行任务时不会陷入困境。在 Infatica，您可以访问亚马逊、eBay、Booking 等平台以及 LinkedIn 和 TikTok 等其他平台的零售数据集，用于人工智能推荐系统。
在使用数据集的过程中，您可以节省收集数据的时间，从而将时间投入到以其他方式利用数据上。数据集可以保证数据的高准确性，因此是值得信赖的数据。此外，使用预加载的数据比投资于数据提取更具成本效益。
特点
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5. Novada
Novada 提供可靠的零售数据集，您可以利用这些数据集预先做出明智的决策。您可以利用不同类型的数据集，如亚马逊产品数据集、Shopee 产品、沃尔玛产品、亚马逊评论、Shein 产品、亚马逊产品全球数据集、亚马逊卖家信息、亚马逊最佳卖家、eBay、亚马逊沃尔玛、Etsy、亚马逊产品搜索、百思买产品、谷歌购物产品搜索等。
事实上，它拥有广泛的零售数据集，您可以将其用于人工智能推荐系统。方便的数据过滤、持续的数据更新以及对开发人员友好的应用程序接口，都是您可以放心使用的。
特点
价格
6. Kaggle
Kaggle 是用户可以用来访问零售数据集的另一个可靠平台。它拥有超过 15000 个零售数据集，可以帮助用户做出预先知情的决策。您所选择的数据集取决于您想要使用的数据。例如，您可以考虑某些数据集，如零售火箭推荐系统、零售数据分析、零售产品销售预测、零售销售回归、零售价格优化等。
Kaggle 还定期举办竞赛和讨论，以确保用户能够轻松合作。它拥有广泛的数据集类别，如计算机科学、教育、分类、计算机视觉、NLP、数据可视化和预训练模型。每个数据集都有合作者、作者、覆盖范围、DOI 引用和活动概览等信息。
特点
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7. Datarade.ai
Datarade.ai 提供可靠的零售数据集，您可以利用这些数据集预先做出明智的决策。因此，无论您是个人、市场研究人员还是数据科学家，这些信息都将非常有价值。
最终，您将在竞争激烈的零售业中提高整体业务绩效。您可以根据属性、数据提供商、国家覆盖范围、使用案例、类别和交付方式过滤数据集。
它具有多种交付方式，如 S3 Bucket、SFTP、Rest API、电子邮件、USI 导出、Feed API、流 API、Web socket、谷歌云存储等。通过每个数据集，您可以获得以下信息：提供商、定价、描述、国家覆盖范围、历史、数量、合适的公司规模、交付方式、使用案例、类别和相关搜索。
特点
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8. AWS marketplace
AWS Marketplace提供超过2600种零售数据集，帮助用户深入洞察消费者与产品动态。您不仅能获得可靠的数据集，更能获取经过专业验证和精心筛选的数据，确保内容的准确性。
零售数据集包括：All Cloud的零售与消费品GenAI评估方案、Amazon Q零售解决方案、B2C零售定价数据、Xemelgo现代零售套件、零售数据分析解决方案等。平台支持多种交付方式，包括数据交换、SaaS服务、Sage Maker模型、Amazon Machine Image以及Sage Maker算法等。
特点
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9. Cubig
Cubig 是另一个可以访问亚马逊销售数据集的平台。其中包括产品和消费者反馈、产品属性、价格信息等。数据采用表格格式，是一种综合数据类型，并按评级进行标注。它包含从亚马逊获得的 1000 多种产品的详细信息；评级、评论、类别、折扣价格等。
亚马逊销售数据集可用于分析、数据审查、趋势审查、制定营销策略等。因此，您可以将其用于价格政策分析、产品推荐系统、消费者购买行为等。
特点
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10. Zenodo
Zenodo 是另一个为人工智能推荐系统提供零售数据集的平台。您只需搜索 “零售数据集”，就能概览该平台下的所有数据集。您可以访问一些最新的数据集和历史数据集。它既有出版物也有数据集；因此，您在搜索时需要有针对性，以确保只获得数据集。
对于每个数据集，您都可以获得有关浏览者和下载次数的信息。您可以参考的一些零售数据集包括：《2025-2034 年全球零售机器人市场》、《2025-2034 年欧洲杂货零售市场》、《零售投资者的投资行为》和《澳大利亚偏远地区的食品零售》。
特点
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结论
无论您想创业，还是希望现有业务持续繁荣，零售数据集都能助您做出明智决策。从 Brightdata、Thordata、Oxylabs、Infatica、Novada，到 Kaggle、Datarade、AWS marketplace、Cubig 和 Zenodo，这些平台都能为您提供相关数据，帮助您更好地了解消费者并把握市场趋势。
请务必选择能够回答您当前疑问的数据集，从而制定可落地的决策，并助力您的 AI 推荐系统。今天就获取这些宝贵的零售数据集吧！
