谷歌股票市场价格预测数据集GoogleStockMarketPricePrediction-moumitadas7019
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 股票价格, 金融数据, 时间序列分析, 预测模型, 机器学习, 股票交易, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自谷歌股票市场的历史价格数据，用于股票价格预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，包括训练集和测试集，涵盖了从2012年到2017年的股票交易日。
地理范围：数据来源于美国股票市场，具体为谷歌公司的股票交易数据。
数据维度：数据集包括日期（Date）、开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）和成交量（Volume）等关键指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：Google_Stock_Price_Train.csv（训练集）和Google_Stock_Price_Test.csv（测试集），方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的股票市场数据，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于金融领域的时间序列分析、股票价格预测模型构建和市场趋势研究。
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：适用于金融工程、量化投资等领域的研究，如股票价格预测、波动性分析、风险管理等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和交易员提供数据支持，用于制定投资策略、风险评估和市场分析。
决策支持：支持投资决策的制定，帮助投资者更好地理解市场动态，优化投资组合。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估股票价格预测模型，探索历史价格数据与未来价格之间的关系，帮助用户实现更准确的投资决策。
