能源市场价格预测数据集EnergyMarketPricePrediction-yikangsu

数据来源：互联网公开数据

标签：能源市场, 价格预测, 时间序列分析, 机器学习, 需求预测, 市场分析, 经济建模, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含能源市场相关的历史数据，用于预测能源价格的波动趋势。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“date”字段推断为包含日期信息的时间序列数据。地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于模拟或分析特定能源市场的价格动态。数据维度：数据集包括多个关键变量，如“id”（唯一标识符），“date”（日期），“hour”（小时），“bc_price”（可能指某种能源产品的价格），“bc_demand”（能源需求），“ab_price”（另一种能源产品的价格），“ab_demand”（另一种能源产品的需求），“transfer”（可能指能源转移或交易量），以及在训练集中出现的“bc_price_evo”（目标变量，即价格演变）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于能源价格预测、需求分析和市场行为研究。

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：适用于能源经济学、时间序列分析和机器学习领域的学术研究，如能源价格预测模型、需求弹性分析等。行业应用：为能源行业提供数据支持，尤其适用于能源交易公司、电力公司等，用于价格预测、风险管理和优化运营。决策支持：支持能源市场的决策制定，如制定能源价格策略、优化资源配置和预测市场趋势。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和能源经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解能源市场的动态。此数据集特别适合用于探索能源价格与需求之间的关系，以及构建价格预测模型，帮助用户实现更精准的价格预测和更有效的市场策略。