股票价格预测模型评估数据集StockPricePredictionModelEvaluationDataset-harshitjais14
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 股价预测, 模型评估, 时间序列分析, 财务数据, 机器学习, 数据分析, 回归分析
数据概述：
该数据集包含用于评估股票价格预测模型性能的数据，涵盖了股票价格预测值与真实值，以及相关的财务指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从包含的“calendarYear”等字段推测，数据可能涉及多年。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但股票市场数据通常与特定国家或地区的交易所相关联。
数据维度：数据集包含多个维度，包括预测值（predictions）、真实值（true_value），以及财务数据，如“Und”、“symbol”、“calendarYear”、“date_x”、“reportedCurrency_x”、“cik_x”、“fillingDate_x”、“acceptedDate_x”、“period_x”等财务指标。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如“comparecsv”、“final_dfcsv”等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但包含股票价格预测相关数据以及财务指标，可能来源于金融数据提供商或研究机构。该数据集适合用于评估股票价格预测模型的准确性。
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：适用于金融领域的研究，如股票价格预测模型性能评估、时间序列分析、财务指标与股价关联性研究等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在量化投资、风险管理、投资组合优化等领域。
决策支持：支持投资决策和风险管理，帮助投资者评估投资策略的有效性。
教育和培训：作为金融工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解股票市场数据分析和模型评估。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型的性能，分析财务指标与股价之间的关系，并探索如何提高预测精度，从而优化投资决策。
