印度大型黑客松价格预测数据集GreatIndiaHackathonPricePredictionDataset-ayandogra
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测，数据集，机器学习，时间序列，零售业，商业分析，经济预测，人工智能
数据概述： 该数据集来自一项印度的黑客松活动，主要记录了零售商品的价格数据，适用于价格预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了印度的多个零售商店，包括城市和乡村地区。
数据维度：数据集包括每日或每周的价格数据，涵盖商品编号，商品类别，价格，销售量，促销活动，季节性因素等变量。还包括价格预测所需的历史价格数据和市场因素。
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：数据来源于印度的零售行业公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于零售行业的价格预测，商业分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于价格趋势预测，市场波动分析等学术研究，如价格波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在价格优化，库存管理和促销策略制定方面。
决策支持：支持零售商店的价格策略优化和销售预测，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索零售行业价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化定价策略和促销活动，提高销售效率和盈利能力。
