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水果价格数据（2017-2022）csv文件

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简介：
该CSV文件包含了从2017年至2022年期间各类水果的价格数据，便于用户分析水果市场价格的变化趋势。 属性包括类别、项目、种类、日期、价格和单位，数据量为（9647，6）。

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  • 水果价格数据（2017-2022）csv文件
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    该CSV文件包含了从2017年至2022年期间各类水果的价格数据，便于用户分析水果市场价格的变化趋势。 属性包括类别、项目、种类、日期、价格和单位，数据量为（9647，6）。
     
  • 10资产价格每日数据.csv
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    本文件包含了十种不同资产的日度市场价格数据，适用于金融分析和投资策略研究。 这是我在视频中使用到的10个资产的价格数据表，欢迎下载。
     
  • 上海二手房价格数据.csv
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    该文件包含了上海市二手房交易的价格信息，包括房屋面积、位置等详细数据，便于分析房地产市场趋势。 需要整理的2019年10月份上海市各小区二手房价数据，包括地理坐标，可用于数据分析、学习以及地图大数据可视化分析。
     
  • 肉类水果及水产品的农产品价格数据集
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    该数据集包含多种肉类、水果和水产品的详细价格信息，为研究者提供了一个全面了解各类农产品市场价格变化趋势的宝贵资源。 从2020年6月到2022年5月期间，国内农产品的逐月全国平均批发价格数据如下：涉及的农产品包括5种畜禽产品、5种水果以及7种水产品的信息。这些数据文件包含以下字段： - year_month：月份 - product：产品名称 - price：价格（单位为元/千克） - category：产品品类
     
  • 波士顿房价数据集（CSV格式）
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    本数据集包含波士顿地区的房价信息，以CSV格式提供，涵盖房屋均价及相关影响因素，如犯罪率、教育水平等，适用于回归分析与机器学习模型训练。 波士顿房价数据集以CSV格式提供，并且还有data格式的版本。我发现其他用户提供的下载链接积分较高，价格较贵。因此，我重新上传了一份，价格更为亲民。
     
  • 2021年5月至2022年6月农产品价格数据集（涵盖肉类、水果和水产品）
    优质
    本数据集收录了2021年5月至2022年6月期间中国主要城市各类农产品的价格信息，包括肉类、水果及水产品的详细记录。 从2020年6月到2022年5月期间，国内农产品的逐月全国平均批发价格数据包括了五种畜禽产品、五种水果以及七种水产品的信息。这些数据文件中包含以下字段：year_month（月份）、product（产品名称）、price（价格，单位为元/千克）和category（产品品类）。
     
  • CSV格式的点云数据文件
    优质
    CSV格式的点云数据文件是一种存储三维空间中大量点坐标的数据文件，使用逗号分隔值的方式记录每个点的X、Y、Z坐标及其他属性信息。 点云数据的CSV文件包含x、y、z坐标值的多组数据，这些数据组合在一起形成了一只大象的形象。这是用于Unity Mesh或粒子系统绘制点云图的一个示例数据集。
     
  • 美国主要城市果蔬价格数据集（CSV格式，含1.5万条记录）
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    本数据集提供了美国各大城市的果蔬价格信息，包含1.5万余条记录，以CSV格式存储，便于数据分析和研究。 该数据集全面分析了不同城市各种新鲜农产品的零售价与农场价格。时间跨度从1999年至2019年，涵盖了亚特兰大、芝加哥、洛杉矶以及纽约等主要城市的商品名称、日期、农场价格及零售价格信息。 此数据集中包含了一系列流行的农产品种类，例如草莓、莴苣（包括红叶莴苣）、土豆、橙子、卷心菜（如卷心莴苣和绿叶莴苣）、芹菜、花椰菜、胡萝卜、哈密瓜以及西兰花的不同品种（如西兰花冠与西兰花串）等。
     
  • 55万多条汽车销售价格数据.csv
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    该数据集包含超过55万条详细的汽车销售价格记录，为研究者和汽车行业从业者提供了一个宝贵的资源库，用于分析市场趋势、定价策略及消费者行为。 在数据驱动的决策时代，拥有全面且准确的数据集是任何行业成功的关键因素之一。特别是在汽车销售行业中，掌握详尽的价格数据对于市场趋势分析、价格策略制定以及竞争态势把握都至关重要。为此，我们整理了一份包含55万4千多条汽车销售价格信息的CSV文件，供广大行业从业者、数据分析师和研究者使用。 这份数据集涵盖了广泛的汽车销售价格信息，包括车型、品牌、配置及价格等多个维度，并且每一条数据经过严格的清洗和整理以确保其准确性和可靠性。通过这一资源，用户可以轻松进行各种分析活动，如统计价格分布情况、预测未来的价格趋势以及比较不同车型之间的价格差异等。 CSV文件格式的通用性使得这份数据集能够便捷地导入至多种数据分析工具及平台中使用，例如Excel或Python中的pandas库。此外，用户可以根据自身需求进一步处理和解析这些原始信息，并从中提取出有价值的数据洞察力。该数据库规模庞大且结构化良好，足以支撑复杂的数据挖掘与机器学习项目。 通过训练模型并利用这份数据集进行未来汽车销售价格预测，企业可以为自身的战略决策提供有力支持。我们还提供了详细的说明文档和使用指南来帮助用户更好地理解和应用这一宝贵资源。