2021年结构化数据集含XGBoost模型提交数据集2021TabularDatawithXGBoostSubmissionDataset-davidedwards1
数据来源：互联网公开数据
标签：结构化数据，机器学习，预测建模，XGBoost，数据科学，时间序列，商业智能，回归分析
数据概述： 该数据集包含2021年的结构化数据，记录了多个变量及其对应的目标变量，适用于预测建模和机器学习任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据涵盖了多个地区和行业，具体包括零售，金融，医疗等多个领域的业务数据。
数据维度：数据集包括多个数据项，涵盖日期，地区，商品类别，销量，价格，促销活动，客户特征等变量。还包括用于预测的目标变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的商业数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，预测建模，时间序列分析等领域，尤其是在XGBoost模型训练和预测任务中具有重要应用价值。
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：适用于预测建模，时间序列分析等研究，如销售预测，客户行为分析等。
行业应用：可以为零售，金融，医疗等行业提供数据支持，特别是在需求预测，库存优化和客户管理方面。
决策支持：支持商业决策和策略优化，帮助商家制定科学的进货，定价和促销决策。
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深入理解预测建模，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索业务数据的规律与趋势，帮助用户实现准确的预测和优化决策，提高业务效率和盈利能力。
