二手车交易价格预测数据集UsedCarTransactionPricePredictionDataset-psycat
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 交易价格, 机器学习, 汽车评估, 市场分析, 车辆属性, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含二手车交易信息，记录了车辆的各种属性及其交易价格，旨在用于二手车价格预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据“trade_year”字段推测，数据记录了近几年的二手车交易情况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了城市ID（cityId）和国家（country）等信息，推测覆盖范围较广。
数据维度：数据集包含多项车辆属性，包括品牌（brand）、车系（serial）、型号（model）、里程数（mileage）、颜色（color）、城市ID（cityId）、车牌代码（carCode）、过户次数（transferCount）、座位数（seatings）、国家（country）、车型（maketype）、年款（modelyear）、排量（displacement）、变速箱（gearbox）、燃油类型（oiltype）、新车价格（newprice）等。此外，还包括多个匿名特征（AF1-AF15, AF11_1, AF11_2），以及价格（price）字段。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train_data.csv、val_data.csv、train_data_new.csv、val_data_new.csv和4.csv五个CSV文件，方便数据处理和分析。其中train_data和val_data包含了更多的原始字段，train_data_new和val_data_new则可能经过了特征工程处理。
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：适用于二手车价格预测、车辆评估、市场趋势分析等研究，以及探索不同车辆属性对价格的影响。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融机构、保险公司等提供数据支持，用于价格预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持二手车交易决策、定价策略制定、市场营销活动优化等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员构建预测模型，理解二手车市场。
此数据集特别适合用于构建二手车价格预测模型，评估车辆价值，分析市场趋势，帮助用户优化交易策略。
