openfoodfacts/open-prices
收藏Hugging Face2026-05-09 更新2025-04-12 收录
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资源简介:
Open Prices数据集是一个包含全球范围内产品价格的公开数据集,以Parquet格式存储,提供产品的价格及其相关详细信息,如产品编码、类别、标签、原产地、价格单位、货币、位置信息等。数据集在开放数据库许可证下共享,鼓励用户使用和贡献数据。
The Open Prices dataset is a publicly available collection of product prices from around the world, stored in Parquet format. It provides detailed price information for products, including product codes, categories, labels, origins, price units, currencies, location details, and more. The dataset is shared under an Open Database License, encouraging usage and contribution of data.
提供机构:
openfoodfacts
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
在食品价格数据领域,Open Prices数据集通过开放式协作模式构建,依托Open Food Facts社区平台,广泛收集全球范围内的商品价格信息。该数据集采用众包方式,鼓励用户通过网站或移动应用提交价格数据,并辅以购物小票、价签等图像作为验证证据。数据以Parquet格式存储,每日更新,确保信息的时效性和连续性。每条记录均关联OpenStreetMap地理位置标识,并遵循开放数据许可协议,构建过程强调透明性与可追溯性。
使用方法
研究人员可通过HuggingFace平台直接访问该数据集的Parquet文件,利用数据中的价格、分类及地理位置字段进行跨区域价格比较或通货膨胀趋势分析。图像证据可通过拼接基础URL与proof_file_path字段在线获取,便于验证数据真实性。数据集支持与OpenStreetMap等地理信息系统集成,用于空间经济建模。贡献者亦可遵循开放许可协议,通过GitHub参与技术开发或提交新的价格记录,共同拓展数据覆盖范围。
背景与挑战
背景概述
Open Prices数据集由Open Food Facts组织于近年发起并维护,旨在通过开放许可协议收集与共享全球范围内的商品价格信息。该数据集的核心研究问题聚焦于解决价格数据垄断现象,推动价格透明度与数据民主化,为经济分析、市场研究及消费者权益保护等领域提供关键数据支持。其影响力在于构建了一个动态更新的全球价格数据库,促进了跨学科研究与应用创新。
当前挑战
在领域问题层面,Open Prices致力于应对商品价格追踪与比较的复杂性挑战,包括价格波动频繁、地域差异显著以及数据标准化不足等问题。构建过程中,数据集面临采集验证机制的可靠性挑战,如确保用户提交的价格证明(如收据、价签)的真实性与一致性,同时需平衡数据开放性与用户隐私保护,并维护跨地区货币与计量单位的统一转换框架。
常用场景
经典使用场景
在食品经济学与消费行为研究领域,Open Prices数据集为分析全球产品价格动态提供了关键数据支撑。该数据集通过整合条形码级别的价格信息、地理位置和时间戳,常被用于构建价格指数模型,追踪食品通胀趋势,并探究折扣策略对消费者购买决策的影响。研究人员可借助其丰富的字段,如价格折扣状态、产品类别和货币单位,进行跨区域、跨时段的比较分析,从而揭示市场定价机制的内在规律。
解决学术问题
Open Prices数据集有效应对了价格数据垄断导致的学术研究壁垒,通过开放许可协议促进了数据民主化。它解决了食品价格透明度不足的问题,支持学者深入探讨价格波动成因、供应链成本传递效应以及健康食品可及性等议题。该数据集的意义在于为实证经济学、公共政策评估提供了可靠的数据基础,推动了全球食品系统研究的可重复性与协作性,对促进公平贸易和消费者权益保护具有深远影响。
实际应用
在实际应用中,Open Prices数据集被广泛用于零售业竞争分析、政府物价监测平台以及消费者比价工具的开发。企业可利用该数据集优化定价策略,识别区域市场差异;公共部门则能基于实时价格数据预警生活成本危机,制定针对性补贴政策。此外,非营利组织借助其开放特性,开发了面向低收入群体的食品援助应用程序,提升了资源分配的效率与公平性。
数据集最近研究
最新研究方向
在食品价格监测与消费行为分析领域,Open Prices数据集凭借其全球范围的开源价格信息,正推动前沿研究向实时通胀预测与供应链透明度深化。学者们利用其精细的时空标签和产品分类数据,结合机器学习模型,探索价格波动与气候事件或经济政策的关联机制,为可持续消费和公平贸易提供实证支持。该数据集的热点应用体现在应对全球粮食安全挑战中,通过众包验证机制增强数据可信度,促进了公共政策制定与市场监督的民主化进程,对构建抗通胀社会具有深远意义。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



