需求预测量化指标提交数据集DemandForecastingQuantileSubmissionDataset-gaborfodor
数据来源：互联网公开数据
标签：需求预测, 时间序列, 量化预测, 地理位置, 预测模型, 竞赛数据, 机器学习, 统计分析
数据概述：
该数据集包含多个预测模型对未来需求量的量化预测结果，以及地理位置信息和模型提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从“ForecastId_Quantile”字段推测可能与时间序列预测相关。
地理范围：数据包含地理位置信息，如经纬度坐标，表明预测结果与特定地理区域相关。
数据维度：
submission_*.csv 文件：包含 ForecastId_Quantile（预测标识和分位数）、TargetValue（目标预测值）两个字段，代表不同模型对不同分位数的需求量预测结果。
geo.csv 文件：包含 Location（地理位置标识）、lat（纬度）、lon（经度）三个字段，提供地理位置信息。
closest.csv 文件：包含 Location、Location_1、distance、Rank，提供了位置之间的距离和排序信息。
w5_overrides.csv 文件：包含 Location、C50、F50、C95、F95，可能包含对预测结果的修正或补充。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
来源信息： 数据来源于预测竞赛，包含了不同参赛者提交的预测结果。
该数据集适合用于需求预测、时间序列分析、量化预测模型的评估与比较。
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： 适用于需求预测、时间序列分析、量化预测方法的研究，以及不同预测模型性能的对比分析。
行业应用： 为零售、供应链管理等行业提供数据支持，用于优化库存管理、预测销售额等。
决策支持： 支持企业进行需求预测，从而优化资源分配、降低运营成本。
教育和培训： 可作为时间序列分析、预测建模课程的实训数据，帮助学生理解量化预测和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同预测模型在需求预测场景下的表现，并进行模型融合和优化，以提高预测精度。
