二手车市场车辆信息预测数据集UsedCarMarketVehicleInformationPredictionDataset-superlaye
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆信息, 预测, 汽车, 品牌, 车型, 价格预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了车辆的详细信息，用于预测车辆价格或其他相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时期的车辆信息。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种品牌和型号的车辆，可能覆盖多个地区或国家。
数据维度：数据集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）、发动机信息（engine）、变速箱类型（transmission）、外观颜色（ext_col）、内饰颜色（int_col）、事故记录（accident）、以及车辆的产权状况（clean_title）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，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相关数据抓取，已进行结构化处理。
该数据集适合用于二手车价格预测、车辆属性分析和市场趋势研究。
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：适用于汽车市场研究、车辆价值评估、以及二手车价格预测的学术研究。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融机构和保险公司提供数据支持，用于车辆估值、风险评估和市场分析。
决策支持：支持二手车经销商的定价决策、库存管理和销售策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和汽车工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆数据分析。
此数据集特别适合用于构建二手车价格预测模型，并分析车辆属性对价格的影响，帮助用户优化决策和提升预测精度。
