二手车市场车辆信息分析数据集UsedCarMarketVehicleInformation-shehualaba
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车, 价格, 品牌, 车型, 车辆信息, 市场分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了二手车辆的详细信息，包括品牌、价格、车身类型、里程数、发动机排量、发动机类型、是否注册、生产年份和车型等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但通过车辆生产年份推断，数据涵盖了从1990年代至今的车辆信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从品牌和车型来看，可能包含来自全球范围的二手车信息。
数据维度：数据集包括“Brand”（品牌）、“Price”（价格）、“Body”（车身类型）、“Mileage”（里程数）、“EngineV”（发动机排量）、“Engine Type”（发动机类型）、“Registration”（是否注册）、“Year”（生产年份）和“Model”（车型）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为1.04. Real-life example.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：具体来源未知，但数据结构清晰，信息完整，可以用于多种数据分析和建模任务。
该数据集适合用于二手车市场分析、价格预测、车辆特征分析等研究。
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：适用于汽车市场分析、价格预测、车辆性能评估等研究，例如，分析不同品牌和车型的价格差异，研究里程数、发动机排量等因素对二手车价格的影响。
行业应用：为二手车交易平台、汽车评估机构提供数据支持，可以用于构建车辆估值模型、优化定价策略、进行市场趋势分析等。
决策支持：支持汽车行业相关企业进行市场调研、产品定位和营销策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程、掌握数据建模技能。
此数据集特别适合用于探索二手车价格的影响因素，进行市场细分，预测车辆价值，并为二手车交易提供数据支持，助力用户进行决策和优化策略。
