二手车市场车辆信息分析数据集UsedCarMarketVehicleInformation-data123i
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆信息, 市场分析, 价格预测, 汽车行业, 数据挖掘, 机器学习, 车辆属性
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了不同品牌、型号、年份和配置的车辆信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但从年份信息推测，涵盖了近年二手车市场。
地理范围：数据包含车辆的销售地点信息，如Pune, Mumbai等，但未具体说明国家或区域范围。
数据维度：数据集包括“Make”（品牌）、“Model”（型号）、“Price”（价格）、“Year”（年份）、“Kilometer”（里程）、“Fuel Type”（燃油类型）、“Transmission”（变速箱类型）、“Location”（销售地点）、“Color”（颜色）、“Owner”（车主）、“Seller Type”（卖家类型）、“Engine”（发动机排量）、“Max Power”（最大功率）、“Max Torque”（最大扭矩）、“Drivetrain”（驱动方式）、“Length”（车身长度）、“Width”（车身宽度）、“Height”（车身高度）、“Seating Capacity”（座位数）、“Fuel Tank Capacity”（油箱容量）等多个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cars.csv，易于数据分析和处理。
该数据集适合用于二手车市场分析、车辆价格预测、以及车辆属性与价格之间的关系研究。
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：适用于汽车行业、市场营销等领域的学术研究，如二手车价格影响因素分析、车辆性能与市场表现关系分析等。
行业应用：可以为二手车交易平台、汽车经销商提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、以及个性化推荐。
决策支持：支持汽车行业相关企业的市场决策，例如评估二手车残值、预测市场趋势等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索二手车价格的影响因素、车辆性能与市场表现之间的关系，以及不同车型、品牌在市场上的表现差异，从而帮助用户实现市场分析、价格预测等目标。
