数据描述

一、适用范围与对象： 适用于大宗水产品现货交易市场，涵盖东南太平洋鱿鱼等高价值及交易活跃的水产品品类。其设计兼顾了内部交易数据与外部市场行情，具有高度的行业通用性； 核心服务对象为水产品贸易企业、加工企业、大型采购商及渔业合作社。这些主体需进行频繁的大宗采购或销售，对价格趋势有敏锐的洞察需求。 二、解决的问题： 本数据旨在解决水产品交易中因价格波动剧烈、市场信息不对称导致的采购与销售决策难题。它通过算法规则预测交易价格，有效降低了人为经验判断的偏差和滞后性，帮助企业应对价格不确定性风险。 三、核心价值点： 其核心价值在于构建了一个透明、客观、数据驱动的价格发现机制。数据融合了实时市场情绪（市场平均价）、当期交易共识（交易平均价）和真实交易比重（加权平均价），能生成比单一价格指标更科学、更可靠的预测值，助力企业优化库存管理、锁定采购成本、提升谈判竞争力。 四、外部复用价值： 本数据具备显著的外部复用潜力。对于行业协会或政府监管部门，可作为发布官方价格指数、监测市场行情的核心工具；对于金融机构，可为水产品存货融资、价格保险等金融产品提供公允的价格参考基准，赋能产业链金融发展。

算法/方法论

一、数据采集 数据采集是价格预测模型的基础，多元化和高质量的数据是预测准确性的关键保障。 数据来源：公司内部的浙农产业数据云系统中的交易明细表模块。 采集字段：商品名称、交易时间、周、月、年、规格、单价（元/吨）、交易吨数（吨）、交易金额（元）、市场均价（元/吨）； 新增算法字段：当月交易平均价（元/吨）、当月交易总量（吨）、当月交易总金额（元）、当月交易加权平均价（元/吨）、预测下月交易价格（元/吨）。 二、数据处理 数据处理旨在提升数据质量，为模型训练提供干净、一致的数据集。 （1）数据清洗与异常值处理： 规则过滤：设定字段的合理上下限，超出范围的数据标记为异常。 统计过滤：对于单价、交易吨数等连续数值字段，使用3σ法则识别并处理极端异常值。 （2）数据转换与标准化： 精度统一：将所有金额类、重量类字段统一保留3位小数。 三、核心算法规则 核心算法分为统计模块和预测模块。统计模块用于描述当前市场状态，预测模块用于展望未来价格。 统计模块（用于计算当月指标）： 输入：经过处理的所有当月东南太平洋鱿鱼规格为统货的交易记录。 输出： 当月交易笔数（笔）：当月总交易记录数。 当月交易总量（吨）：当月交易吨数之和。 当月交易总金额（元）：当月交易金额之和。 当月交易平均价（元/吨）：当月所有交易记录单价总和的算术平均值。公式：当月交易平均价=当月所有东南太平洋鱿鱼交易记录单价总和/当月交易笔数 当月交易加权平均价（元/吨）：以交易量为权重的平均价，更能反映市场真实成本。公式： 当月交易加权平均价=当月交易总金额/当月交易总量 预测模块（用于预测下月交易价格）： 公式：预测下月交易价格= 0.5×市场均价+0.3×当月交易平均价+0.2×当月交易加权平均价

字段定义

样本数据

基本信息

数据格式

xlsx

数据类型

企业数据

记录数量

2322

所属行业

农、林、牧、渔业

登记企业

浙江舟山国际农产品贸易中心有限公司

V6 评分明细

API 调用示例

curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  http://localhost:3001/api/v1/datasets/6250364

认证信息

证书编号

20250933000015926

登记编号

SZ2025120015926.2