艺术品拍卖市场价格预测数据集ArtworkAuctionMarketPricePrediction-saaradhaa
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术品, 拍卖, 价格预测, 市场分析, 数据清洗, 文本分析, 机器学习, 艺术品鉴定
数据概述：
该数据集包含来自艺术品拍卖市场的数据，记录了艺术品相关的多维度信息，旨在用于价格预测和市场趋势分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了拍卖日期，可以用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了艺术品所属地点信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：object_id（艺术品唯一标识符）, original_currency（原始货币）, location（艺术品所在地）, category（艺术品类别）, date（拍卖日期）, size（艺术品尺寸）, artist_char（艺术家信息）, auction_char（拍卖信息）, details_char（艺术品细节描述）, exhibited_char（展览信息）, lit_char（出版物信息）, provenance_char（来源信息）, avg_estimate（平均估价）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_new_cleaned.csv，便于数据分析和处理。数据已进行清洗和初步处理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于艺术品市场分析、价格预测模型构建以及艺术品价值评估等研究。
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、金融学等领域的学术研究，例如，艺术品价格影响因素分析、拍卖市场效率研究等。
行业应用：可以为艺术品拍卖行、艺术品经纪人、艺术品投资机构提供数据支持，用于市场预测、风险评估、客户关系管理等。
决策支持：支持艺术品投资决策、藏品管理和市场策略制定，帮助用户优化投资组合和提升决策效率。
教育和培训：作为艺术品市场分析、数据分析与建模课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解艺术品市场。
此数据集特别适合用于探索影响艺术品价格的关键因素，构建价格预测模型，并分析市场趋势，从而帮助用户实现投资决策优化和市场风险管理。
