产品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-jeremy4555
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 产品定价, 机器学习, 数据分析, 零售数据, 市场预测, 时序分析, 测试集
数据概述：
该数据集包含用于产品价格预测的测试数据，记录了产品标识符(test_id)及其对应的价格(price)。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态价格数据用于模型测试。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用产品价格预测模型的测试。
数据维度：包含两个字段，test_id（产品唯一标识）和 price（产品价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为201712191748submitcsv，便于数据分析与模型测试。
来源信息：数据来源于jeremy4555-20171219-1项目，已进行格式化处理。
该数据集适合用于评估价格预测模型的性能。
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：适用于评估不同价格预测模型在实际场景中的表现，如时间序列预测、回归分析等。
行业应用：为零售、电商等行业的价格预测系统提供测试数据，用于验证模型的准确性和稳定性。
决策支持：支持企业进行价格策略优化，帮助企业评估预测模型的实际价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解和应用价格预测技术。
此数据集特别适合用于测试价格预测模型的泛化能力，帮助用户评估和优化其预测模型的性能。
