汽车拍卖车辆评估数据集VehicleAuctionEvaluationDataset-alimhdii77
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车拍卖, 车辆评估, 机器学习, 预测分析, 车辆属性, 市场分析, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自汽车拍卖平台的数据，记录了车辆在拍卖前的各项属性以及最终是否被认为是“不良购入”的评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的车辆拍卖记录。
地理范围：数据可能来源于特定区域的汽车拍卖市场。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：RefId（车辆唯一标识）、VehicleAge（车龄）、VehOdo（里程数）、MMRAcquisitionAuctionAveragePrice（平均拍卖收购价）、MMRAcquisitionAuctionCleanPrice（清洁车平均拍卖收购价）、MMRAcquisitionRetailAveragePrice（平均零售收购价）、MMRAcquisitonRetailCleanPrice（清洁车平均零售收购价）、MMRCurrentAuctionAveragePrice（当前平均拍卖价）、MMRCurrentAuctionCleanPrice（当前清洁车平均拍卖价）、MMRCurrentRetailAveragePrice（当前平均零售价）、MMRCurrentRetailCleanPrice（当前清洁车清洁零售价）、VehBCost（车辆成本）、IsOnlineSale（是否在线销售）、WarrantyCost（保修成本）、Auction（拍卖行）、Make（品牌）、Color（颜色）、Transmission（变速器类型）、WheelType（轮毂类型）、Nationality（国别）、Size（车型尺寸）、TopThreeAmerican（是否为美国三大汽车品牌）、PRIMEUNIT（是否为主要单元）、AUCGUART（拍卖担保）、IsBadBuy（是否为不良购入）。
数据格式：CSV格式，文件名为DontGetKicked_Cleanedv2.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于汽车拍卖市场，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于车辆评估、风险预测、市场分析等领域。
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：适用于汽车市场研究、车辆价值评估、风险预测等方面的学术研究。
行业应用：为汽车拍卖平台、二手车经销商、金融机构提供数据支持，用于车辆估值、风险控制、市场预测等。
决策支持：支持汽车行业内的决策制定，如定价策略、库存管理、风险评估等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、风险管理等课程的辅助材料，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车辆属性与不良购入之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化拍卖策略，降低风险。
