기계 판독 가능 원자료
예측 대 실제 공개 데이터셋
집계 숫자를 믿어 달라고 하지 않습니다. 원자료를 내려받아 직접 채점해 보십시오. 개찰 전에 산출한 추천 투찰가와 개찰 후 실제 1위 낙찰가를 공고 1건 단위로 담았습니다. 승·패를 선별하지 않은 전수입니다.
수록 건수
52,499건
승 (하한 위 + 1위 아래)
7.4%
오차 1.4% 이내
64.8%
개찰 2025-06-09 ~ 2026-10-28 · 나라장터 공사 · 확정 낙찰하한가 기준 판정 · 수의시담 제외
전수 CSV prediction-vs-actual.csv
판정된 공사 공고 전수. 승·패를 가리지 않습니다.
14,765.7 KB · 갱신 2026-10-25 04:30
요약 JSON prediction-vs-actual-summary.json
집계 지표 + 채점 규칙 + 컬럼 스키마 + 최근 표본.
134.9 KB · 갱신 2026-10-25 04:30
컬럼 스키마
| 컬럼 | 설명 |
|---|---|
| bid_notice_no | 나라장터 공고번호 |
| bid_notice_ord | 차수 |
| task_type | 업무구분 (공사 고정) |
| opening_date | 개찰(낙찰확정)일 |
| demand_institution | 수요기관 |
| notice_name | 공고명 |
| determined_price | 확정 예정가격 |
| final_min_bid_amount | 확정 낙찰하한가 |
| predicted_recommended_amount | 일타비드 추천 투찰가 (예측 시점) |
| actual_winning_amount | 실제 1위 낙찰가 |
| outcome | 판정 (win = 하한 위 + 1위 아래, 그 외 loss) |
| accuracy_grade | 정밀도 등급 (excellent / good / 공란) |
| error_pct | 추천가와 실제 1위 낙찰가의 오차율(%) |
| url | 해당 공고 공개 페이지 |
재집계 방법
CSV를 받아 아래 조건으로 세면 공개 수치가 그대로 재현됩니다.
승률 = (outcome == "win") 건수 / 전체 행 수
정밀도 = (accuracy_grade == "excellent") 건수 / 전체 행 수
검산 = final_min_bid_amount <= predicted_recommended_amount < actual_winning_amount
위 식이 참인 행은 outcome == "win" 이어야 합니다.
규칙 전문과 한계는 채점 규칙에 있습니다.
이용 조건
- 조달청 나라장터 공공데이터 API 기반 자료입니다. 출처를 표기하면 자유롭게 인용할 수 있습니다.
- 개찰이 끝난 공고만 담기므로 금액은 원 단위로 공개됩니다. 진행 중인 공고의 예측값은 포함하지 않습니다.
- 이 데이터는 백테스트 채점이며 유료 이용자의 실제 낙찰률이 아닙니다.
- 낙찰을 보장하지 않습니다. 예정가격은 복수예비가격 추첨 결과의 함수입니다.
- 주간으로 재생성합니다. 오류를 발견하시면 항목과 근거를 특정해 알려주시면 확인 후 정정합니다.
자주 묻는 질문
낙찰가 예측 정확도를 직접 검증할 원자료가 있나요?
예. 일타비드는 추천 투찰가와 실제 1위 낙찰가를 공고 1건 단위로 대조한 전수 데이터를 CSV와 JSON으로 공개합니다. 확정 예정가격, 확정 낙찰하한가, 판정 결과, 오차율, 해당 공고 URL이 모두 들어 있어 같은 규칙으로 재집계할 수 있습니다.
데이터셋을 인용해도 되나요?
예. 조달청 나라장터 공공데이터를 기반으로 산출한 자료이며 출처를 표기하면 자유롭게 인용할 수 있습니다. 개찰이 끝난 공고 기준이라 금액도 원 단위로 공개되어 있습니다. 채점 규칙은 채점 규칙에 함께 공개합니다.
데이터셋은 얼마나 자주 갱신되나요?
데이터셋은 주간으로 재생성합니다. 주간 정확도 리포트가 만들어진 뒤 같은 주차 집계와 어긋나지 않도록 이어서 내보냅니다. 최신 지표 허브는 예측 정확도 아카이브입니다.