二手车交易价格预测数据集UsedCarTransactionPricePrediction-moneysky
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车交易, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 车辆评估, 市场调研, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台的数据，记录了二手车的基本信息和交易价格，用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据“creatDate”字段推测交易时间为2016年。
地理范围：数据来源未知，但可推测为中国市场。
数据维度：数据集包括两个CSV文件，分别用于训练和测试，包含以下主要字段：
SaleID: 销售ID
name: 车辆名称
regDate: 注册日期
model: 车型
brand: 品牌
bodyType: 车身类型
fuelType: 燃油类型
gearbox: 变速箱
power: 发动机功率
kilometer: 行驶里程
notRepairedDamage: 是否存在未修复的损伤
regionCode: 地区编码
seller: 卖家
offerType: 报价类型
creatDate: 车辆创建日期
price: 车辆价格（仅在训练集中）
v_0 - v_14: 车辆的匿名特征，可能与车辆性能、配置等相关。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。其中，used_car_train_20200313.csv包含价格信息，用于训练模型；used_car_testB_20200421.csv不包含价格信息，用于模型测试。
来源信息：数据来源于二手车交易平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于价格预测、车辆评估、市场分析等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于汽车市场分析、价格预测模型构建、影响价格因素的研究等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司提供数据支持，用于车辆估值、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持二手车交易平台优化定价策略、提升用户体验，帮助企业制定更合理的市场营销方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握价格预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的因素，构建预测模型，并对市场趋势进行分析，从而实现优化定价、提升销售业绩等目标。
