二手车市场车辆价格预测数据集UsedCarMarketVehiclePricePredictionDataset-bthompson
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆价格, 汽车市场, 价格预测, 机器学习, 数据分析, 汽车品牌, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台的车辆信息，记录了二手车的基本配置、车况以及售价，用于车辆价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的二手车市场快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多个汽车品牌和车型，可能覆盖多个国家或地区。
数据维度：数据集包括车辆的各项关键指标，如：id（车辆唯一标识）、brand（品牌）、model（型号）、model_year（生产年份）、milage（里程）、fuel_type（燃油类型）、engine（发动机信息）、transmission（变速箱类型）、ext_col（车身颜色）、int_col（内饰颜色）、accident（事故记录）、clean_title（车 title 状况）、price（售价）。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，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，经过清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于二手车价格预测模型构建、车辆价值评估和市场趋势分析。
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、机器学习和数据分析领域的学术研究，如价格预测模型的构建与优化、影响价格因素的分析等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商和金融机构提供数据支持，尤其在车辆估值、定价策略、市场分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持二手车交易平台的风险控制、定价策略优化以及用户个性化推荐。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和汽车工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解二手车市场。
此数据集特别适合用于探索车辆属性与价格之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升车辆估值准确性，并深入理解二手车市场的运作规律。
