二手车市场车辆信息与价格预测数据集UsedCarMarketVehicleInformation-PricePredictionDataset-gitutomiano
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, 车辆信息, 品牌, 车型, 数据分析
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，包括品牌、型号、生产年份、里程数、燃油类型、发动机参数、变速器类型、外观颜色、内饰颜色、事故记录和车况等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据车型年份推断，数据涵盖了近几年二手车市场上的车辆信息。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但包含了多种品牌和车型，推测可能来自全球范围内的二手车市场。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如车辆ID (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)、变速器 (transmission)、外观颜色 (ext_col)、内饰颜色 (int_col)、事故记录 (accident)、车况 (clean_title) 和价格 (price，仅在训练集中)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试模型。
来源信息：数据来源于二手车市场平台或相关数据聚合网站，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、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：适用于汽车行业和数据科学领域的学术研究，如价格预测模型构建、影响价格的关键因素分析、以及车辆属性对价格的影响研究。
行业应用：为二手车交易平台、汽车评估机构和汽车金融公司提供数据支持，用于车辆估价、市场分析、风险评估和个性化推荐。
决策支持：支持二手车经销商的定价策略制定、库存管理优化和市场营销决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和商业智能等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解二手车市场动态。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的各种因素，构建预测模型，并帮助用户优化决策，提升市场竞争力。
