<2차 예선> 데이터·AI를 활용한 물가 예측 경진대회 : 농산물 가격을 중심으로

Dataset Info.

• train [폴더] :
• train_1.csv [파일]
• 배추, 무, 양파, 감자, 대파 품목의 상세 정보 및 가격
• 해당 품목들은 경락정보_가락도매의 평균 가격 데이터를 사용
• train_2.csv [파일]
• 건고추, 깐마늘, 상추, 사과, 배 품목의 상세 정보 및 가격
• 건고추, 깐마늘의 경우 중도매가격의 평균 가격 데이터, 상추, 사과, 배의 경우 소매가격의 평균 가격 데이터를 사용
• meta [폴더]
• TRAIN_경락정보_가락도매_2018-2022.csv: target 품목을 제외한 2018~2022년 가락 도매 시장 가격 정보
• TRAIN_경락정보_산지공판장_2018-2022.csv, TRAIN_경락정보_전국도매_2018-2022.csv: 다른 도매 시장의 가격 정보
• TRAIN_기상_2018-2022.csv: 기상 데이터
• TRAIN_소매_2018-2022.csv, TRAIN_중도매_2018-2022.csv: target 품목을 제외한 2018~2022년 소매 및 중도매 가격 정보
• TRAIN_수출입_2018-2022.csv, TRAIN_생산정보_2018-2022.csv, TRAIN_물가지수_2018-2022.csv: 2018년부터 2022년까지의 데이터를 포함하고 있으며, 순 단위로 나뉘어 있지 않으므로 모델링 시 Data Leakage에 주의

• test [폴더] :
• 2023년-2024년의 평가 데이터
• 예측의 입력으로 사용될 예측 시점을 포함한 최대 3개월의 9개의 시점에 대한 데이터 (총 52개의 평가 데이터셋 샘플 구성)
• TEST_00_1.csv, TEST_00_2.csv ~ TEST_51_1.csv, TEST_51_2.csv [파일]
• meta [폴더]
• TEST_경락정보_가락도매_00.csv ~ TEST_경락정보_가락도매_51.csv [파일]
• TEST_경락정보_산지공판장_00.csv ~ TEST_경락정보_산지공판장_51.csv [파일]
• TEST_경락정보_전국도매_00.csv ~ TEST_경락정보_전국도매_51.csv [파일]
• TEST_기상_00.csv ~ TEST_기상_51.csv [파일]
• TEST_소매_00.csv ~ TEST_소매_51.csv [파일]
• TEST_중도매_00.csv ~ TEST_중도매_51.csv [파일]

※ 예시) TEST_00 추론 시에는 TEST_00.csv. 필요시에는 TEST_전국도매_00.csv와 TEST_산지공판장_00.csv 등 만 추론에 사용 가능

• TEST_수출입_2023_2024.csv, TEST_생산정보_2023-2024.csv, TEST_물가지수_2023-2024.csv : 2023년부터 2024년까지의 데이터를 포함하고 있으며, 순 단위로 나뉘어 있지 않으므로 모델링 시 Data Leakage에 주의

※ 예시) T 시점이 2023년 4월 상순(202304상순)이라면, T+1, T+2, T+3 시점의 예측에는 2023년 4월 데이터를 사용할 수 없으며, 대신 이전 월인 2023년 3월 데이터를 사용해야함

• sample_submission.csv [ 파일 ] :
• 각 품목의 TEST 파일별 +1순, +2순, +3순의 평균가격(원) 예측 결과
• 시점 : TEST_00+1순, TEST_00+2순, TEST_00+3순 ... TEST_51+1순, TEST_51+2순, TEST_51+3순

• 수출입_CODE.csv [ 파일 ] :
• 수출입 데이터의 식별자 코드 정보

• 외부 데이터 활용 :
• 제공 데이터 외 다른 외부 api 나 공개 데이터셋 활용가능
• 농식품 공공데이터 포털(data.mafra.go.kr), 범정부 공공데이터 포털(data.go.kr), 농사로 (nongsaro.go.kr), 농넷(nongnet.or.kr), 스마트팜코리아(smartfarmkorea.net), 농식품 빅데이터거래소 (www.kadx.co.kr), 농식품 팜맵 서비스(agis.epis.or.kr), 행안부 지방물가정보(통계청 조사자료), 농촌경제연구원 품목가격동향 등 농식품 및 공공분야의 공개데이터 등
• 기타 민간이 자체적으로 생산, 보유하고 있는 국내외 데이터 융·복합 활용 가능 

• 예측 대상의 품목,품종,등급 상세 :

※ 제공드리는 데이터를 엑셀로 열람하는 경우, 데이터가 비정상적으로 보이는 현상이 발생할 수 있으니 반드시 Pandas패키지와 같은 데이터툴을 이용하여 열람부탁드립니다.