二手车市场车辆信息及价格预测数据集UsedCarMarketVehicleInformationandPricePrediction-nguyenvuthanhtung
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车, 价格预测, 机器学习, 市场分析, 车辆信息, 数据挖掘, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的车辆信息，记录了不同品牌、型号、年份、行驶里程、燃油类型、卖家类型、变速箱类型、车主情况、里程、发动机排量、最大功率、扭矩、座位数等关键属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以理解为某个时间点或时间段的二手车市场快照。
地理范围：数据未明确指出具体的地理范围，但根据车型和市场特征推测可能主要集中在特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，如车辆名称（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）、车主情况（owner）、里程（mileage）、发动机排量（engine）、最大功率（max_power）、扭矩（torque）、座位数（seats），以及训练集中的售价（selling_price）和测试集中的唯一标识符（id）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于二手车市场相关数据，可能经过了数据清洗和预处理。
该数据集适合用于二手车价格预测、市场分析和车辆特征对价格影响的研究。
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、影响因素分析等相关研究，如车辆价格影响因素量化分析、基于机器学习的二手车价格预测模型构建等。
行业应用：可以为二手车交易平台、汽车评估机构、汽车金融公司等提供数据支持，用于车辆估值、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持二手车经销商的定价策略制定、库存管理优化，以及消费者购车决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训数据，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，构建预测模型，并对二手车市场的价格趋势进行分析，从而帮助用户实现优化定价、提升预测精度等目标。
