印度零售商品价格预测数据集-招聘挑战赛-2020年-hotsonhonet
数据来源：互联网公开数据
标签：零售,价格预测,机器学习,数据科学,招聘,商业分析,时间序列,回归分析
数据概述：
本数据集旨在支持一项印度零售商品价格预测的招聘挑战赛。数据集包含来自不同类别的零售商品的价格信息，旨在帮助数据科学家们构建预测模型，从而解决招聘者在筛选合适人才时遇到的困难。数据集包含训练集（Train.csv）和测试集（Test.csv），以及一个样本提交文件（Sample Submission.csv）。
训练集（Train.csv）包含284780行数据，8个字段，用于模型训练。测试集（Test.csv）包含122049行数据，7个字段，用于模型评估。
字段描述：
InvoiceNo（发票号）：发票ID，经过标签编码。
StockCode（商品代码）：每个商品的唯一代码，经过标签编码。
Description（商品描述）：商品的描述信息，经过标签编码。
Quantity（数量）：购买的数量。
InvoiceDate（发票日期）：购买日期。
UnitPrice（单价）：目标值，每个商品的价格。
CustomerID（客户ID）：每个客户的唯一标识符。
Country（国家）：销售的国家，经过标签编码。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的构建和评估，特别是多元回归模型。参与者可以通过构建模型来预测零售商品的价格，并参与数据科学领域的招聘活动。数据集可用于探索性数据分析、特征工程、模型训练和评估，以及优化模型以在未见数据上获得良好的泛化能力。通过参与此数据集相关的挑战，参与者可以展示其数据科学技能，并有机会获得数据科学家职位。
