神经网络预测产品价格数据集NeuralNetworkProductPricePrediction-alexeysrus
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 神经网络, 金融分析, 机器学习, 产品定价, 数据分析, 时间序列, 价格建模
数据概述：
该数据集包含产品价格信息，记录了商品的价格数据，适用于价格预测和趋势分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未提供明确的时间信息，可以视作静态数据或单点价格快照。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来自任意市场。
数据维度：包括"test_id"（产品标识符）和"price"（产品价格）两个字段。
数据格式：CSV 格式，文件名为 neurcsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于价格预测模型的构建和评估，以及探索价格与产品标识符之间的关系。
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、市场营销和经济学等领域的研究，如价格预测模型评估、时间序列分析等。
行业应用：可以为零售、电商等行业提供数据支持，特别是在产品定价、市场预测和库存管理方面。
决策支持：支持企业制定定价策略，优化供应链管理。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索价格预测模型的构建和优化，帮助用户实现更精准的价格预测。
