CanariaView/GlobalCopperDemandForecastingDataset|铜需求预测数据集|时间序列分析数据集

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task_categories:
- time-series-forecasting
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tags:
- mining
- LSTM
- TimeSeries
- CanariaView
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# CanariaView Global Copper Demand Forecasting Dataset

## Description
This dataset encompasses economic and industrial indicators vital for constructing a copper demand forecasting model.

Coverage Period: Monthly data from January 1995 to March 2023, encompassing a total of 339 months.

Column Descriptions and Sources:
- `HSI_value (US Housing Starts Index)`: Y-Chart
- `CCI_value (Consumer Confidence Index)`: OECD
- `IPI_value (Industrial Production Total Index)`: FRED
- `GDPC_value (Real Gross Domestic Product)`: FRED
- `Copper price`: MacroTrends

Preprocessing Methodology and Data Collection Details:
- Comprehensive analysis of data structure followed by essential preprocessing.
- Appropriate handling of missing values.
- Daily and quarterly data uniformly expanded to a monthly timescale for consistency.
- Daily data (e.g., Copper price) and quarterly data (e.g., GDPC_value)
- Dependent variable data used in the model was available from 1995, guiding the collection of independent variables-this dataset- from that year.

## 한국어 설명
본 데이터셋은 구리 수요 예측 모델 구축을 위한 경제지표 및 산업지표로 구성되었습니다.

기간: 1995년 1월~2023년 3월(월별), 총 339개월.

컬럼 설명 및 출처
- `HSI_value (미국 주택착공지수)`: Y-Chart
- `CCI_value (미국 소비자신뢰지수)`: OECD
- `IPI_value (미국 산업생산자지수)`: FRED
- `GDPC_value (미국 실질 GDP)`: FRED
- `Copper price (구리 가격)`: MacroTrends

데이터 전처리 및 수집 방법:
- 데이터 구조 분석 및 전처리 과정 수행.
- 결측치 처리.
- 일별 및 분기별 자료는 월별 데이터로의 확장을 통해 일관된 시계열 데이터로 통합.
- 일별 자료 (구리 가격), 분기별 자료 (GDPC_value)
- 수요 모델에 사용된 종속변수 데이터가 1995년부터 확보되어 독립변수인 본 데이터셋도 1995년도부터 수집함.

原始信息汇总

CanariaView Global Copper Demand Forecasting Dataset

描述

该数据集包含构建铜需求预测模型所需的关键经济和工业指标。

覆盖期间：从1995年1月至2023年3月的月度数据，共339个月。

列描述和来源：

• HSI_value (美国住房开工指数)：Y-Chart
• CCI_value (消费者信心指数)：OECD
• IPI_value (工业生产总指数)：FRED
• GDPC_value (实际国内生产总值)：FRED
• Copper price (铜价)：MacroTrends

预处理方法和数据收集细节：

• 对数据结构进行全面分析后进行必要的预处理。
• 适当处理缺失值。
• 将每日和季度数据统一扩展到月度时间尺度以保持一致性。
• 每日数据（例如，铜价）和季度数据（例如，GDPC_value）
• 模型中使用的因变量数据从1995年开始可用，指导从该年开始收集自变量数据。