商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-sedelnik
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 商品价格, 零售数据, 时序分析, 数据建模, 机器学习, 预测模型, 商业分析
数据概述：
该数据集包含商品价格预测的测试数据，记录了测试商品的标识符（test_id）及其对应的预测价格（price）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但文件名中的“20190909”暗示了数据可能与2019年9月9日相关。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于构建通用的价格预测模型。
数据维度：包括“test_id”（商品测试标识符）和“price”（预测价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_bi_stg2_predict_20190909.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但可用于构建和评估商品价格预测模型。
该数据集适合用于价格预测模型的测试和评估。
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：适用于时间序列分析、价格预测模型评估等研究，例如验证不同预测模型的准确性和稳定性。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其适用于预测商品价格、优化定价策略等。
决策支持：支持企业进行价格预测，辅助库存管理、促销活动规划等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生实践价格预测模型。
此数据集特别适合用于评估价格预测模型的性能，并探索不同预测方法在实际场景中的应用效果。
