汽车零部件价格预测竞赛数据集AutomotiveComponentPricePredictionCompetitionDataset-v4hd3t
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车零部件, 价格预测, 机器学习, 零售数据, 结构化数据, 多变量预测, 竞赛数据集, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自汽车零部件销售平台的数据，记录了多种汽车零部件的详细信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但可推测为汽车零部件销售市场。
数据维度：数据集包括多个关键特征，例如：ID（唯一标识符）、item1-item24（零部件相关属性）、cash_price1-cash_price24（零部件价格）、make1-make24（零部件制造商）。
数据格式：CSV格式，包含train_dataset.csv、submission_data_x.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于一个价格预测竞赛，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于价格预测模型构建、特征工程、以及机器学习算法的实践。
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：适用于价格预测、市场分析、以及特征重要性分析等学术研究。
行业应用：为汽车零部件销售行业提供数据支持，用于价格优化、库存管理、以及市场趋势预测。
决策支持：支持企业在定价策略制定、供应链管理、以及市场竞争分析方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索零部件属性与价格之间的关系，帮助用户构建和优化价格预测模型，提升预测精度。
