𝗔𝗜 𝗣𝗼𝘄𝗲𝗿𝗲𝗱 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗙𝗼𝘂𝗻𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗯𝗹𝗲𝘀
ਡੀਲਰ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਉਛਾਲ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਈ ਘੰਟੇ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟਾਂ ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਦੀ ਇਸ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਕੀਮਤਾਂ ਤੈਅ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫਾ ਗੁਆਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੌਪੂਲੇਸ਼ਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ (population reports) ਅਤੇ ਨਿਲਾਮੀ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ (auction archives) ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰਜ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈੱਟ, ਸਾਲ, ਅਤੇ ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਨੰਬਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੱਲਤ (scarcity) ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਲਾਮੀ ਆਰਕਾਈਵ ਵਿੱਚ ਇਹ ਖਾਸ ਫੀਲਡਜ਼ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ:
- ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ (Timestamp)
- ਵਿਕਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (eBay, Heritage, Goldin)
- ਅੰਤਿਮ ਕੀਮਤ
- ਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੀ ਸਥਿਤੀ (PSA, BGS, SGC)
- ਕਾਰਡ ਆਈਡੈਂਟੀਫਾਇਰਜ਼ (set, year, parallel, certification number)
- 30-ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ Charizard ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ PSA 9 ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਮਤ $3,800 ਤੋਂ $4,200 ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਗ੍ਰੇਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 65% ਹੈ। average_price_last_3mo ਅਤੇ average_price_last_6mo ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਠੰਢੀ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪੌਪੂਲੇਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
- ਵਿਕਲਪ A: ਘੱਟ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਐਂਟਰੀ।
- ਵਿਕਲਪ B: ਦਰਮਿਆਨੀ ਮਾਤਰਾ ਲਈ APIs