二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePredictionDataset-akshaybandgar
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车价格, 预测模型, 机器学习, 车辆属性, 数据分析, 市场分析, 汽车行业
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台的数据，记录了二手车的基本信息和价格，用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“Prod. year”（生产年份）字段推断，数据涵盖了不同年份的二手车信息。
地理范围：数据来源地未明确，但从车辆品牌和配置来看，可能来源于全球二手车市场。
数据维度：数据集包括“ID”（车辆唯一标识）、“Price”（价格）、“Levy”（关税）、“Manufacturer”（制造商）、“Model”（车型）、“Prod. year”（生产年份）、“Category”（车辆类别）、“Leather interior”（真皮内饰）、“Fuel type”（燃油类型）、“Engine volume”（发动机排量）、“Mileage”（里程）、“Cylinders”（气缸数）、“Gear box type”（变速箱类型）、“Drive wheels”（驱动轮）、“Doors”（车门数）、“Wheel”（方向盘位置）、“Color”（颜色）、“Airbags”（安全气囊数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为car_price_prediction.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场趋势分析、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：适用于汽车市场分析、价格预测模型构建、车辆属性对价格影响的量化研究等。
行业应用：为汽车经销商、二手车交易平台、汽车金融机构提供数据支持，用于定价策略制定、风险评估、市场营销等。
决策支持：支持汽车行业相关领域的决策制定，如优化库存管理、提升销售业绩、制定精准的营销策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车行业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解汽车市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的关键因素，构建价格预测模型，并为相关行业提供数据驱动的决策支持。
