普罗伊2022竞赛时间序列预测数据集PlenoiCompetition2022TimeSeriesPredictionDataset-plenoi
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 竞赛数据, 机器学习, 金融预测, 普罗伊, 数据分析, 特征工程, 建模
数据概述：
该数据集包含来自普罗伊（Plenoi）2022年竞赛的数据，主要用于时间序列预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但根据竞赛性质推测为一段时间内的观测数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能为抽象的时间序列数据。
数据维度：数据集包含118个特征（f0-f117），这些特征可能代表不同的观测指标或经过处理后的变量。
数据格式：数据以CSV和SAV格式提供，CSV文件名为train_AR.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于普罗伊2022年竞赛，经过了脱敏处理，用于参赛者进行预测模型训练。
该数据集适合用于时间序列预测、机器学习模型训练与评估。
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：适用于时间序列预测、特征工程、模型评估等方面的学术研究。
行业应用：可用于金融、经济等领域的时间序列预测模型开发，如股票价格预测、销售额预测等。
决策支持：为相关领域的决策制定提供数据支持，例如市场预测、风险评估等。
教育和培训：作为机器学习、时间序列分析等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉时间序列数据的处理和建模。
此数据集特别适合用于探索时间序列数据的内在规律，构建预测模型，并评估不同算法的性能。
