时间序列预测特征数据集_Time_Series_Prediction_Feature_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列, 预测模型, 特征工程, 机器学习, 量化分析, 数据分析, 深度学习, 零售预测
数据概述：
该数据集包含来自多个公开来源的时间序列数据，记录了用于时间序列预测的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常用于训练和验证时间序列预测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于模拟或泛化到不同的应用场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含“id”（标识符）和28个特征（F1-F28），这些特征可能代表了时间序列数据的各种属性，例如滞后值、移动平均、季节性成分等。
数据格式：CSV格式，文件名为Kkiller_FromPointToUncertainty_017921.csv, KrisztianSz_PointToUncertainty DifferentRangesPerLevel_017921.csv, KrisztianSz_PointToUncertaintyDifferentRangesPerLevel_015905.csv, Ulrich_QuantileRegressionWithKeras_012565.csv，便于数据处理和分析。数据已进行预处理，适合直接用于模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛或其他公开数据集，具体来源在文件名中有所体现。
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、预测模型研究、特征重要性分析等学术研究。
行业应用：可用于零售预测、需求预测、金融市场预测等行业的模型构建和优化。
决策支持：支持企业进行销售预测、库存管理、资源分配等决策。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、深度学习等课程的教学案例和实训素材。
此数据集特别适合用于探索特征工程对时间序列预测模型性能的影响，帮助用户构建和优化预测模型，提升预测精度。
