艺术品运输价格预测数据集ArtworkShippingPricePrediction-dheepakk2292
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术品, 物流, 价格预测, 机器学习, 运输成本, 雕塑, 数据分析, 行业应用
数据概述：
该数据集包含艺术品运输相关的结构化数据，记录了艺术品（主要是雕塑）的属性、运输方式、客户信息以及最终的运输价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了国际运输选项，推测数据可能覆盖全球范围。
数据维度：包括“Customer Id”（客户ID）、“Artist”（艺术家）、“Artist Reputation”（艺术家声誉）、“Height”（高度）、“Width”（宽度）、“Weight”（重量）、“Material”（材质）、“Price Of Sculpture”（雕塑价格）、“Base Shipping Price”（基本运费）、“International”（是否国际运输）、“Express Shipment”（是否快递）、“Installation Included”（是否包含安装）、“Transport”（运输方式）、“Fragile”（是否易碎）、“Customer Information”（客户信息）、“Remote Location”（是否偏远地区）、“Scheduled Date”（预定日期）、“Delivery Date”（交付日期）、“Customer Location”（客户所在地）等字段。
数据格式：CSV格式，提供了用于分析和建模的数据。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于运输价格预测、成本分析和客户行为分析等领域。
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：适用于物流、艺术品市场和数据科学交叉领域的学术研究，如运输成本建模、价格预测、客户行为分析等。
行业应用：为艺术品行业、物流公司和保险公司提供数据支持，尤其是在运输成本估算、风险评估、定价策略制定等方面。
决策支持：支持艺术品运输行业的决策制定，优化运输方案，降低运输成本，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解运输成本预测、定价策略等。
此数据集特别适合用于探索艺术品运输价格的影响因素，构建价格预测模型，优化运输方案，帮助用户实现成本控制和效率提升。
