价格建模

本篇内容为大家介绍一万条农产品数据，这些数据包括以下字段：品名、最低价、最高价、平均价、规格、产地、单位、发布日期。这些数据可以用作模型预测和数据建模的应用场景。利用这些数据，可以对农产品价格趋势进行有效分析，提升预测的精准度。每个字段对于理解农产品市场动态和进行数据建模都有着重要的意义。

步骤一：区域选择点击“price0 area”按钮，选择需要截图的区域。步骤二：数字识别点击“price0 dist”按钮，识别所选区域内的数字。请确保区域内仅包含数字、负号和小数点，程序不支持识别所有字体。步骤三：采集设置- 勾选“collect num”并填写需要采集的数字个数，或勾选“collect time”并设置时间范围进行数据采集。- 一天内可设置两个时间段，但时间段不可重叠。步骤四：间隔设置设置采集时间间隔。步骤五：开始采集点击“start price0 collect”按钮开始采集数据，采集完成后程序对话框将自动弹出。

鳄梨价格的历史数据挺实用的，尤其是做数据可视化或者销量趋势的时候。这份数据集是 Hass Avocado Board 发布的数据的更新版本，覆盖了从 2015 年 1 月到 2020 年 5 月的数据，城市、州、类型全都有，细节挺丰富的。 数据字段也比较全，像AveragePrice、Total Volume这些都能直接用来画图。还有4046、4225、4770这些是不同品类的鳄梨销售量，适合做分类比较。不用手动爬，直接用就行，效率高不少。 你要是用Pandas做数据清洗，或者用Echarts做图，这数据都挺顺手的。字段也没啥奇怪的地方，Date字段下就能直接做时间序列。 顺便推荐几个类似的数

这是一个关于黄金价格预测的简单项目思维导图。为了帮助新手入门并提升动手能力，该资源不包含已完成的项目，但导图中包含项目流程和代码，可以作为学习和实践的参考。

实现商品价格聚类的 Python 项目，还蛮实用的，尤其是你手上有一堆价格数据但看不出规律时，用它来分组就挺合适的。用的是K-Means，老牌的聚类算法，配合pandas和numpy搞数据，顺手又高效。嗯，文件里应该有个4-9.py脚本，核心逻辑基本都在这，照着跑一遍就能看到效果。如果你有像sku-price这种 SKU 和价格的表格，用read_csv或者read_excel读进来，再跑一波聚类，快就能把产品价格分出几类来，适合做商品分层、调价建议这些事。聚类前的预别忽略了哦，比如缺失值和异常值，还有Z-score 标准化，这些都影响聚类效果。K 值怎么选？你可以试试肘部法。聚完后通过fit

包含 2.2 万条农产品价格数据，包括：品种、批发市场、最低价、最高价、平均价、发布时间、分类可用于数据分析、可视化、建模和回归分析

差价合约（CFD）是一种复杂的交易工具，由于杠杆作用，存在高风险，散户投资者账户亏损率高达73.42%。使用ForexConnectAPI SDK可以获取交易数据、实时价格并加载历史记录。适用于自动交易机器人和市场分析应用程序，支持C++、C#、Java等多种平台和设备，免费提供，适用于FXCM客户的Trading Station账户。

披萨餐厅的比萨价格数据集还挺有意思的，尤其是你想做点关于餐饮行业的数据或者地理分布的时候，蛮有参考价值。3,500 个比萨菜单价格，拿来跑模型、做数据可视化都不赖。 Datafiniti 的业务数据库拉出来的，包含了餐厅的名称、地址、城市、菜单价格、品类等字段，结构清晰，字段也比较干净。你拿到手基本不用费太多劲清洗，响应也快，能直接上手。 如果你是前端或者做可视化的，像用ECharts或者D3.js画点热力图、区域图，看看哪个城市的披萨最便宜，哪个地方披萨店多，嗯，这份数据刚刚好。 还有个比较妙的地方是，你能借助它去结合城市信息、地理信息，比如参考下美国地理信息 MySQL 脚本，再搭配下城市

该项目通过收集网站上的汽车广告数据，运用线性回归和支持向量回归（SVR）模型预测特定汽车的价格。研究比较了这两种模型的效果，分析了市场收集的汽车价格及其特征对预测的影响。线性回归是一种简单而常用的数据挖掘技术，SVR则能更有效地处理非线性关系，两者均展示了在汽车价格预测中的应用潜力。

结果分析与清算价格确定 模型求解得到优解为 yyxx = 22121 和 yyxx = 04343。然而，这个解并没有包含单价3万元的2吨交易量，这可能与预期不符。实际上，yyyxxx = 0321 和 yx = 044 也是优解，但通常情况下难以保证找到此解。 为确定清算价格，需要深入理解供需平衡约束的对偶价格（影子价格）。 对偶价格的含义: 对偶价格代表对应约束的右端项的价值。当前供需平衡约束的右端项为0，影子价格为-3。这意味着，如果右端项增加一个很小的量（即甲的供应量略微增加），将导致经销商损失该小量的3倍。因此，此时的销售单价（清算价格）为3万元。 模型扩展 更一般地，可以假设甲的供