这道 Kaggle 赛题聚焦一个很典型的业务问题：已知游戏平台、发行年份、类型、厂商、评分表现以及北美和欧洲等区域销量，预测游戏在日本市场的销售规模。任务形式是结构化数据回归，业务本质却是跨区域市场迁移判断，适合用来训练从数据理解到建模验证的完整分析能力。这类题目的价值不在榜单本身，而在于它高度接近内容发行、区域备货和市场进入评估场景。面对日本这样偏好独特、区域差异明显的市场，仅凭海外销量做线性外推往往不够，只有把类别特征、评分信息和销售结构一起纳入建模，预测结果才更接近真实经营判断。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 Предсказание объемов продаж компьютерных игр。这是一道典型的结构化数据回归预测赛题，核心任务是依据游戏平台、发行年份、类型、发行商、海外区域销量以及评分信息，预测游戏在日本市场的销售规模。题目表面是 Kaggle 刷榜，实质更接近区域市场需求预估：当目标市场历史不充分或波动较强时，需要借助其他地区表现与产品属性做销售推断。练习价值集中在特征理解、偏态目标处理、类别变量建模、验证集设计与误差分析上，也适合作为业务预测建模与数据分析结合的入门项目。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景赛题聚焦跨区域销量迁移预测，本质是在已有北美、欧洲及其他地区销售表现的条件下，估计日本市场的销量水平。难点不只在于回归建模，还在于日本游戏消费偏好具有明显地域特征，导致同一产品在不同市场之间并不存在简单线性映射，项目更贴近真实商业中的区域化市场评估。需要具备业务问题抽象能力，能够把“海外销量已知、目标区域销量未知”的场景转化为监督学习问题，并结合异常值识别、分布分析、类别特征处理和区域差异理解完成建模。以结构化表格数据为
