二手商品交易价格预测数据集Second-handGoodsTransactionPricePrediction-hiromusekiguchi
数据来源：互联网公开数据
标签：二手商品, 价格预测, 机器学习, 市场分析, 数据挖掘, 线性回归, 零售, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自二手商品交易平台的数据，记录了二手商品的详细信息及其对应的销售价格，用于价格预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点或期间的商品交易情况。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为二手商品交易市场，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含用于预测价格的特征，如商品描述、类别、品牌、以及目标变量——商品价格。
数据格式：数据集包含三个文件：train.tsv（训练集，包含商品信息和价格）、test.tsv（测试集，包含商品信息，用于预测价格）和sample_submission.csv（提交样例，用于提交预测结果）。数据格式为tsv和csv，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于二手商品交易平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于价格预测、市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如价格预测模型的构建、特征重要性分析等。
行业应用：可以为二手商品交易平台提供数据支持，用于优化定价策略、提升用户体验等。
决策支持：支持二手商品交易领域的决策制定，如市场趋势分析、商品定价策略优化等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索影响商品价格的因素，从而优化定价策略，提升预测精度。
