# Kompetisi Praktek Pada Diklat Python Pusdiklat KU — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/diklat-python/data

本地 Meta Kaggle 快照；不是本次实时页面。

# Dataset Description

## DATA

Data yang diberikan adalah data perdagangan US corporate bond. Tiap baris berisi detail dari trade, beberapa informasi dasar atas bond yang diperdagangkan, serta informasi atas 10 perdagangan terakhir. Peserta diminta untuk memprediksi kolom ‘trade_price’.

Terdapat 3 data yang disediakan antara lain:

- **train.csv** : dataset yang digunakan untuk membangun model prediksi
- **test.csv** : dataset yang dianggap sebagai soal ujian pada kompetisi ini, silahkan prediksi menggunakan model yang dibangun
- **submit.csv** : dataset contoh submission menggunakan model *linear regression* dengan data preprocessing sederhana (input missing = 0). 
Performa dari file submit.csv ini menjadi nilai benchmark pada leaderboard.

Untuk membantu sobat pembelajar dalam mengerjakan, sudah disiapkan contoh_notebook_submit pada github pelatihan ini.

Column details:

- id: id baris.
- bond_id: id unik dari bond dan diurutan berdasarkan urutan waktu perdagangan (kolom ini hanya ada pada train data)
- trade_price: harga atas bond saat terjadi tradi (Kolom yang harus di prediksi pada data test)
- weight: weight atas tiap baris yang terkait atas proses evaluasi.
- current_coupon: coupon dari bond pada waktu perdagangan.
- time_to_maturity: Angka tahun dari waktu perdagangan hingga bond tersebut mature
- is_callable: nilai binary yang menindikasikan apakah bond tersebut callable atau tidak oleh issuer
- reporting_delay: angka detik antar waktu terjadi trade hingga trade itu dilaporkan
- trade_size: Jumlah nominal perdagangan
- trade_type: 2=penjualan (customer sell), 3=pembelian (customer buy), 4=trade between dealers. 
- curve_based_price: Estimasi harga wajar berdasarkan implied hazard dan funding curves dari penerbit bond.
- received_time_diff_last{1-10}: The time difference between the trade and that of the previous {1-10}.
- trade_price_last{1-10}: harga dari perdagangan ke-{1-10} terakhir.
- trade_size_last{1-10}: jumlah nominal dari perdagangan ke-{1-10} terakhir.
- trade_type_last{1-10}: tipe dari perdagangan ke-{1-10} terakhir.
- curve_based_price_last{1-10}: Harga berdasarkan kurva dari perdagangan ke-{1-10} terakhir