艺术品拍卖价格预测数据集ArtworkAuctionPricePrediction-kristinabijaoude
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术品, 拍卖, 价格预测, 机器学习, 艺术市场, 文本分析, 数据分析, 艺术史
数据概述：
该数据集包含来自艺术品拍卖的数据，记录了艺术品在拍卖会上成交的相关信息，旨在用于价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从拍卖日期推测，涵盖了近年来的艺术品拍卖情况。
地理范围：数据来源于全球范围内的拍卖行，包括但不限于香港、巴黎、迪拜和纽约等地。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如object_id（艺术品唯一标识）、artist（艺术家）、original_currency（原始货币）、height_cm（高度）、width_cm（宽度）、auction（拍卖行）、location（拍卖地点）、details（艺术品描述）、provenance（出处）、literature（文献）、exhibited（展览）、category（类别）、date（拍卖日期）、estimate_low_usd（预估最低价，美元）、estimate_high_usd（预估最高价，美元）以及price_realized_usd（成交价格，美元）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、sample.csv（样本提交文件）和submission.csv（提交文件）四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于艺术品拍卖记录，已进行结构化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于艺术品市场分析、价格预测模型构建和相关研究。
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：适用于艺术品市场、经济学、机器学习等领域的学术研究，例如艺术品价格影响因素分析、拍卖市场趋势研究等。
行业应用：为拍卖行、艺术品经纪人、收藏家和投资者提供数据支持，例如艺术品估价、投资决策、市场分析等。
决策支持：支持艺术品市场的决策制定，包括定价策略、市场推广、藏品管理等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解艺术品市场和价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响艺术品拍卖价格的因素，构建价格预测模型，并分析市场趋势，从而帮助用户实现更精准的估价、更明智的投资决策和更有效的市场策略。
