二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePredictionDataset-gitutomiano
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车价格, 机器学习, 预测模型, 车辆信息, 市场分析, 品牌, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了各类二手车的详细信息和价格，用于车辆价格预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内二手车市场的一个快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但基于车辆品牌和型号推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括车辆的“id”、“brand”（品牌）、“model”（型号）、“model_year”（生产年份）、“milage”（里程）、“fuel_type”（燃油类型）、“engine”（发动机信息）、“transmission”（变速箱类型）、“ext_col”（外部颜色）、“int_col”（内部颜色）、“accident”（事故记录）和“clean_title”（产权状况）等多个字段，以及训练集中的“price”（价格）字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。
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：适用于汽车市场分析、价格影响因素研究等领域的研究，例如评估不同品牌、型号、车况对价格的影响。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司提供数据支持，用于车辆估值、风险评估和市场预测。
决策支持：支持二手车经销商的定价策略制定，帮助优化库存管理和销售预测。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训素材，用于构建价格预测模型，提升学生对回归模型和特征工程的理解。
此数据集特别适合用于构建二手车价格预测模型，帮助用户预测车辆的合理价格，优化决策，提升预测精度。
