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农产品价格数据2.2万条(品种、批发市场、最低价、最高价、平均价、发布时间及分类)

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简介:
本数据库收录了超过2.2万条农产品价格记录,涵盖各类品种在各大批发市场的交易详情,包括最低价、最高价、平均价等,并按时间与类别进行详细分类。 我爬取了2.2万条农产品数据,包含以下字段:品种、批发市场、最低价格、最高价格、平均价格、发布时间以及分类。这些数据可以用于下载并进行数据分析、数据可视化、模型预测及回归分析等用途。

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  • 2.2
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    本数据库收录了超过2.2万条农产品价格记录,涵盖各类品种在各大批发市场的交易详情,包括最低价、最高价、平均价等,并按时间与类别进行详细分类。 我爬取了2.2万条农产品数据,包含以下字段:品种、批发市场、最低价格、最高价格、平均价格、发布时间以及分类。这些数据可以用于下载并进行数据分析、数据可视化、模型预测及回归分析等用途。
  • 水果
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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
  • 训练集明细
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    本资料包包含详尽的农产品市场价格历史记录与对应的训练数据集,旨在为研究、分析以及预测模型构建提供坚实的数据基础。 农产品价格明细数据集和训练集。
  • 关于挖掘与预测析.pdf
    优质
    本文探讨了利用数据挖掘技术对农产品市场进行深入的价格分析和未来趋势预测,旨在为农户及投资者提供决策支持。 本段落档探讨了如何利用数据挖掘技术对农产品市场价格进行预测分析。通过对历史价格数据的深入研究与模式识别,可以为农业生产者及投资者提供有价值的市场趋势洞察,帮助他们做出更明智的决策。文档中详细介绍了所采用的数据挖掘方法、算法以及模型构建过程,并通过实际案例展示了这些工具在实践中的应用效果和潜在价值。
  • Python预测实训方案V3.0.21
    优质
    本实训方案为Python农产品多品种价格预测项目设计,采用最新V3.0.21版本,结合机器学习算法与大数据分析技术,旨在提升学员在农业经济领域的数据处理及预测能力。 1.1 项目背景 3 1.2 项目目标 3 1.3 项目数据 4 1.4 项目周期及时间安排 5 1.5 项目难度 5 8.1 项目交付内容要求 7 8.2
  • 预测的序列模型完整代码+
    优质
    本项目提供了一套基于时间序列分析的农产品价格预测模型及其Python实现代码和相关训练数据,旨在帮助农业从业者与研究人员准确预判市场趋势。 时间序列预测 农产品价格预测 完整代码+数据
  • 阿里云.pdf
    优质
    该文档提供了阿里云近期的产品和服务报价信息,涵盖云计算、数据库、安全等多领域解决方案,为企业和个人提供最新的价格参考。 最新阿里云产品报价提供了一系列云计算服务的价格详情。文档涵盖了各种计算、存储、网络以及安全产品的费用标准,为企业和个人用户提供了详细的参考依据。
  • LAZADA-ASC表.xlsx
    优质
    此文档为LAZADA平台ASC产品的价格表格,详细列出了各款商品的价格信息,便于商家进行成本与收益分析及价格策略调整。 凭借此表可以快速核算销售成本,并据此制定合适的ASC价格。这有助于商品的上架以及活动提报工作。如有疑问,欢迎发送邮件咨询。
  • 析.xlsx
    优质
    该文档为《竞品价格分析》,内含针对主要竞争对手产品价格的详细调研与对比,旨在帮助企业优化定价策略,增强市场竞争力。 竞争对手价格分析.xlsx文档包含了对市场主要竞争者的价格策略的深入研究与比较,旨在帮助企业了解行业动态并制定有效的定价策略。