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

※ 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

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

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

Algorithm | Agricultural Products | Tabular | Time-series | Regression | CPU Inference Time | NMAE