这道 Kaggle 竞赛围绕游戏销量预测展开，任务形式是典型的表格回归建模。题面信息并不复杂，但很接近真实业务中的需求预估场景，适合用来训练从数据理解、特征设计到模型评估的完整实践链路。文章基于赛题信息、数据结构、建模路线与代码案例展开，重点不放在刷榜技巧，而放在如何把一个看似简单的销量预测题做成可复用的分析与建模模板。对于自学机器学习的人群，这类案例比抽象理论更能建立项目感。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 Copy of 社内向けコンペ03。这是一道典型的表格回归建模题，核心任务是基于已有业务特征预测游戏销量，题面虽简短，但背后对应的是商品需求预估、库存规划与营销投放等常见商业分析场景。该赛题适合用来系统训练结构化数据项目的完整处理流程，包括目标变量理解、特征工程、交叉验证设计、回归模型选择以及误差分析。由于评估采用均方根误差，项目重点不在分类对错，而在连续数值预测的稳定性与偏差控制，因而很适合作为从数据分析走向机器学习实战的入门案例。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景该项目属于面向业务预测的结构化数据回归任务，本质是在历史样本中学习影响销量变化的关键因素，并对未来或未知样本给出数值估计。场景特征接近零售、内容发行和商品运营中的需求预测问题，更强调数据理解与建模落地，而不是复杂模型堆叠。需要具备业务问题抽象能力，能够把“销量预测”转化为监督学习任务，并围绕缺失值、类别特征、分布偏态和样本波动设计可执行的数据处理与建模方案。以表格数据为主，通常包含商品属性、发行信息、平台或类别标签、历史统计字段及对应销量目标值，也可能涉及训练集与待预测测试集的分离
