商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-niranjanmaisnam
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 数据分析, 机器学习, 价格建模, 金融分析, 数据测试, 预测模型
数据概述：
该数据集包含商品的价格数据，用于价格预测模型的测试与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间，可视为静态价格数据。
地理范围：未明确标明地理范围，但数据可用于构建通用的价格预测模型。
数据维度：数据集包含两个字段：test_id（测试样本的唯一标识符）和price（商品价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为sub4.csv，易于数据导入和处理。
来源信息：数据来源于价格预测相关的公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于价格预测模型的开发、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：适用于价格预测、时间序列分析等领域的研究，例如，评估不同预测模型的性能，研究价格波动规律等。
行业应用：可应用于零售业、金融业等，用于商品定价、风险管理等。
决策支持：支持企业在定价策略制定、库存管理等方面做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践素材，帮助学生理解价格预测模型。
此数据集特别适合用于评估和比较不同的价格预测模型，以及探索影响价格波动的因素，从而提升预测的准确性和实用性。
