商品价格预测分析数据集ProductPricePredictionAnalysisDataset-shringivyas
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 商品数据, 零售分析, 时间序列, 市场分析, 机器学习, 数据挖掘, 经济预测
数据概述：
该数据集包含来自多个市场的产品价格相关数据，记录了不同商品在不同时间、不同地区的价格、需求量以及其他相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了商品价格随时间的变化，具体时间范围未在数据集中明确给出，但包含了日期信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据包含国家/地区的“State_of_Country”信息，表明数据覆盖了多个地理区域。
数据维度：数据集包括“Item_Id”（商品ID）、“Date”（日期）、“State_of_Country”（国家/地区）、“Market_Category”（市场类别）、“Product_Category”（产品类别）、“Grade”（等级）、“Demand”（需求量）和“High_Cap_Price”（最高价格）等多个字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含LowestPrice_Test.csv和LowestPrice_Train.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未在数据集中明确说明，但已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于价格预测、市场趋势分析和商品销售策略研究。
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：适用于市场经济学、零售管理学和数据科学等领域的研究，如价格弹性分析、需求预测模型构建等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在库存管理、定价策略制定和市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行销售预测、供应链优化和市场风险评估，从而制定更有效的经营策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索商品价格与需求、市场因素之间的关系，帮助用户构建价格预测模型，优化库存管理，提升市场竞争力。
