百万美元艺术品市场数据集2018-2022
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术品市场,百万美元,高价值艺术品,艺术家,投资,市场分析,机器学习
数据概述：
本数据集汇集了2018年至2022年间价值超过100万美元的艺术品数据，来源于Masterworks网站，并补充了苏富比洞察报告《百万美元艺术品市场》中的顶级艺术家销售信息。数据涵盖了多位知名艺术家的作品，包括毕加索、莫奈、安迪·沃霍尔、让-米歇尔·巴斯奎特、格哈德·里希特、大卫·霍克尼、弗朗西斯·培根、赵无极和马克·罗斯科等。
数据用途概述：
该数据集适用于市场分析、机器学习任务、艺术品投资与估值等场景。研究人员可以通过比较购买与销售价格，评估投资回报率（ROI）；探索不同媒介与销售价格之间的关联性；利用图像URL进行图像相关项目，如生成特定艺术家风格的作品或训练分类模型；进行时间序列分析和聚类分析以发现潜在模式；评估艺术家表现、投资回报率和市场趋势等。
数据内容：
数据集包含每个艺术家的单独CSV文件，文件夹名为“artworks 1m above”。每个CSV文件包含艺术品的标题、艺术家、描述、购买价格、销售价格、增长倍数、增长期间、URL、是否有图像以及图像URL等字段。
示例数据：
示例数据来自artworks_piccaso4.csv文件中的一行数据。
注意事项：
- 数据覆盖有限，仅包含来自Masterworks的部分作品，因此不是这些艺术家作品或销售的完整列表。
- 价格可能不完全准确，购买和销售价格反映自网站数据，可能不始终代表最终落锤价格或净金额。
- 部分艺术家（如勒内·马格里特）的数据缺失，未来的更新可能会添加更多数据。
- 价格以美元表示，尽管原始销售可能以其他货币进行。时间（如“9年”）是基于首次购买到最终销售的近似值。
数据使用：
- 市场分析：比较购买与销售价格，评估投资回报率；探索不同媒介与销售价格之间的关联性。
- 机器学习/数据科学：利用图像URL进行图像相关项目，如生成特定艺术家风格的作品或训练分类模型；进行时间序列分析和聚类分析以发现潜在模式。
- 艺术品投资与估值：利用历史购买和销售数据评估某些艺术家是否能提供更好的回报；评估持有期，评估短期与长期持有是否产生不同的投资回报率模式。
数据获取方式：
数据可以从Masterworks网站获取，艺术家信息来源于苏富比洞察报告。
许可与致谢：
数据来源：
- 艺术品详情来自Masterworks。
- 价值超过100万美元的顶级艺术家来自苏富比洞察报告《百万美元艺术品市场》（2018-2022）。
- 使用条款：仅限教育和研究使用，不提供保修。
- 致谢：感谢Masterworks提供的公开数据页面，以及苏富比提供的顶级10艺术家数据。
联系/反馈：
如果您对数据集有任何问题或建议，请在Kaggle评论中留言或打开讨论线程。欢迎贡献（例如，添加更多艺术家或更新拍卖结果）。
技术细节：
- 文件格式：CSV
- 大小：多个文件，每个艺术家一个文件
- 分辨率：通过URL提供图像
- 依赖项：基本数据分析不需要任何依赖项
数据处理：
数据从Masterworks.com的研究部分抓取，每个艺术家的作品从其研究页面收集。数据代表了其总销售额的一部分，重点关注具有完整交易信息的已记录销售。
