汽车交易数据集Cars24交易数据集-ranitsarkar01
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车交易，数据集，线性回归，机器学习，预测分析，经济学，市场研究，商业智能
数据概述： 该数据集来自 Cars24 平台，主要记录了汽车交易的相关信息，适用于汽车价格预测，市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的汽车交易市场，具体包括多个主要城市的汽车销售数据。
数据维度：数据集包括车辆的基本信息，交易价格，车辆状况，市场因素等变量。具体包括品牌，车型，制造年份，里程数，发动机类型，燃油类型，驱动类型，座位数，变速箱类型，车辆状态，售价等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 Cars24 平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于汽车行业的价格预测，市场分析，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，线性回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于汽车价格预测，市场趋势分析，汽车销售影响因素研究等，如分析不同因素对汽车价格的影响，市场供需关系等。
行业应用：可以为汽车销售商，经销商提供数据支持，特别是在汽车定价，库存管理和销售策略制定方面。
决策支持：支持汽车销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价策略和销售计划。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解线性回归，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索汽车交易市场的规律与趋势，帮助用户实现准确的价格预测，优化库存管理和销售策略，提高销售效率和盈利能力。
