商品价格预测测试数据集ProductPricePredictionTestDataset-siyliu
数据来源：互联网公开数据
标签：价格预测, 零售数据, 机器学习, 回归分析, 预测模型, 数据分析, 市场营销, 商业智能
数据概述：
该数据集包含商品价格的测试数据，用于评估价格预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据用于模型测试。
地理范围：数据未明确标注地理范围，适用于通用价格预测模型的测试。
数据维度：包括“test_id”（测试样本的唯一标识符）和“price”（商品价格）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为wordbatch.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，具体来源未明确标注，但适用于评估价格预测模型。
该数据集适合用于价格预测模型的训练和评估。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如回归模型、时间序列预测等。
行业应用：为零售、电商等行业提供模型测试和评估的基准数据，支持价格预测、促销策略优化等。
决策支持：支持企业进行价格策略的制定和优化，提升市场竞争力。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解价格预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于测试和评估价格预测模型的准确性和泛化能力，并探索价格与相关因素之间的关系。
