二手车市场车辆信息及价格预测数据集UsedCarMarketVehicleInformationandPricePredictionDataset-tavish7
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆信息, 价格预测, 汽车品牌, 汽车模型, 机器学习, 数据分析, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含二手车市场上的车辆信息，记录了不同品牌、型号、年份、里程数、燃油类型、发动机、变速箱、外观颜色、内饰颜色、事故记录和车辆产权等关键属性，并提供了车辆的参考价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从车辆年份推测，数据记录了近年来二手车市场上的车辆信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从品牌和车型来看，可能涵盖全球或特定地区的二手车市场。
数据维度：包括车辆的唯一标识符（id）、品牌（brand）、型号（model）、生产年份（model_year）、里程数（milage）、燃油类型（fuel_type）、发动机（engine）、变速箱（transmission）、外观颜色（ext_col）、内饰颜色（int_col）、事故记录（accident）、产权状况（clean_title）以及价格（price）等13个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含价格信息，test.csv用于预测任务，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或市场调研，已进行结构化处理。
该数据集适合用于二手车价格预测、车辆评估、市场分析和机器学习建模。
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：适用于汽车市场研究、价格预测模型构建、影响价格因素分析等学术研究，如探索车辆属性与价格之间的关系。
行业应用：可以为二手车交易平台、汽车经销商、金融机构提供数据支持，特别是在车辆估值、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持二手车市场的定价策略制定、销售预测、库存管理和营销推广。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车工程等相关课程的实训素材，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构建价格预测模型，分析影响车辆价格的因素，并为二手车市场的参与者提供决策支持，如优化定价策略、提升销售效率等。
