商品价格预测数据集ProductPricePredictionDataset-baoluongpham
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 商品价格, 数据分析, 金融, 机器学习, 预测模型, 时间序列
数据概述：
该数据集包含商品ID及其对应的价格信息，用于价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析商品价格分布。
数据维度：包括商品ID（id）和价格（price）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (2).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但可用于价格预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于价格预测、市场趋势分析和金融风险评估等领域。
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、零售和市场研究领域的学术研究，如价格波动分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为零售电商、金融机构提供数据支持，尤其是在价格预测、风险评估和市场分析方面。
决策支持：支持企业制定定价策略、优化库存管理和风险控制。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和金融课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索商品价格的波动规律，帮助用户构建价格预测模型，提升预测精度和决策效率。
