二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePrediction-jjayagowtham
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 价格预测, 机器学习, 回归分析, 汽车销售, 市场分析, 数据建模, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自德国二手车市场的数据，记录了车辆的基本信息和销售价格，主要用于价格预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为一段时间内的二手车交易数据。
地理范围：数据来源于德国二手车市场，车辆信息可能涵盖德国境内。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如车辆的“id”（唯一标识）、“seller”（卖家类型）、“offer_type”（报价类型）、“price”（价格）、“abtest”（AB测试）、“vehicle_type”（车辆类型）、“year_of_registration”（注册年份）、“gearbox”（变速箱）、“power”（功率）、“model”（车型）、“kilometer”（里程）、“month_of_registration”（注册月份）、“fuel_type”（燃油类型）、“brand”（品牌）、“not_repaired_damage”（是否损坏）和“postal_code”（邮政编码）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_data.csv（训练数据）、test_data.csv（测试数据）和sample_submssions.csv（提交样例），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网站，已进行结构化处理。
该数据集适合用于价格预测、市场分析和车辆属性对价格影响的研究。
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：适用于二手车价格预测、影响因素分析等研究，如车辆属性对价格的影响、不同品牌和车型在市场上的表现等。
行业应用：可以为汽车销售行业提供数据支持，尤其是在二手车估价、市场趋势分析和定价策略制定方面。
决策支持：支持二手车经销商和消费者进行决策，帮助优化车辆购买和销售策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索影响二手车价格的关键因素，从而提升预测精度并为市场参与者提供决策支持。
