二手车市场车况预测数据集UsedCarConditionPrediction-nguyentientoan

数据来源：互联网公开数据

标签：二手车, 车况评估, 车辆价格预测, 机器学习, 汽车行业, 数据分析, 车辆属性, 市场分析

数据概述：该数据集包含来自二手车交易平台的数据，记录了二手车的详细信息，用于预测车辆的销售价格。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内二手车市场的数据快照。地理范围：数据未明确说明具体地理位置，推测为涵盖多个地区的二手车市场数据。数据维度：数据集包括车辆的多个属性，如车名（name）、生产年份（year）、行驶里程（km_driven）、燃油类型（fuel）、卖家类型（seller_type）、变速箱类型（transmission）、车主数量（owner）、燃油经济性（mileage）、发动机排量（engine）、最大功率（max_power）、扭矩（torque）、座位数（seats）等。此外，train.csv文件中还包含车辆的销售价格（selling_price），test.csv文件包含用于标识车辆的id。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于二手车交易平台，已进行结构化处理，方便用户进行分析和建模。该数据集适合用于车辆价格预测、车况评估、市场趋势分析等。

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：适用于汽车工程、市场营销、数据科学等领域的研究，如车辆价格影响因素分析、二手车市场趋势分析等。行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司等提供数据支持，用于车辆估值、风险评估、市场预测等。决策支持：支持企业制定更精准的定价策略、优化营销方案、提升市场竞争力。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。此数据集特别适合用于构建车辆价格预测模型，分析车辆属性与价格之间的关系，并探索影响二手车市场价格的其他因素，以提升预测准确性和决策效率。