二手车市场车辆信息预测数据集UsedCarMarketVehicleInformationPrediction-shivvamm
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆信息, 价格预测, 机器学习, 汽车行业, 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市场平台的车辆信息，记录了不同品牌、型号、年份的二手车详细信息，并提供了价格标签，适用于价格预测和车辆评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据车型年份推断，数据涵盖了多个年份的二手车信息。
地理范围：数据来源未明确标注，但从品牌来看，涵盖了全球范围内的汽车品牌，可能集中于北美市场。
数据维度：数据集包括12个字段，包括车辆的id、品牌（brand）、型号（model）、年份（model_year）、里程数（milage）、燃油类型（fuel_type）、发动机信息（engine）、变速箱类型（transmission）、外部颜色（ext_col）、内部颜色（int_col）、事故记录（accident）和车辆所有权状态（clean_title），train.csv文件还包含价格（price）字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
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、市场营销和数据科学等领域的研究，如二手车价格预测模型构建、影响价格的关键因素分析、车辆价值评估等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商和评估机构提供数据支持，尤其在车辆定价、市场趋势分析、风险评估等方面具有实用价值。
决策支持：支持汽车行业的决策制定，如优化库存管理、调整定价策略、提升销售业绩等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和汽车工程等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解车辆信息分析和价格预测。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响二手车价格的各种因素，帮助用户实现车辆价格的准确预测和市场趋势的深入分析。
