汽车拍卖价格预测数据集CarAuctionPricePredictionDataset-attiyehghalamboran
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车拍卖, 价格预测, 机器学习, 车辆评估, 市场分析, 车辆特征, 数据建模, 汽车行业
数据概述：
该数据集包含来自汽车拍卖平台的数据，记录了车辆在拍卖中的详细信息和价格，用于预测车辆的最终成交价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含了车辆的品牌、国籍等信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括车辆的RefId（参考ID）、VehicleAge（车龄）、VehOdo（里程数）、MMRAcquisitionAuctionAveragePrice（收购拍卖平均价格）、MMRAcquisitionAuctionCleanPrice（收购拍卖清洁价格）、MMRAcquisitionRetailAveragePrice（收购零售平均价格）、MMRAcquisitonRetailCleanPrice（收购零售清洁价格）、MMRCurrentAuctionAveragePrice（当前拍卖平均价格）、MMRCurrentAuctionCleanPrice（当前拍卖清洁价格）、MMRCurrentRetailAveragePrice（当前零售平均价格）、MMRCurrentRetailCleanPrice（当前零售清洁价格）、VehBCost（车辆基本成本）、IsOnlineSale（是否在线销售）、WarrantyCost（保修成本）、Auction（拍卖机构）、Make（品牌）、Color（颜色）、Transmission（变速器）、WheelType（轮毂类型）、Nationality（国籍）、Size（尺寸）、TopThreeAmerican（是否为美国三大品牌）、IsBadBuy（是否为不良购入）。
数据格式：CSV格式，文件名为CarAuctionCleanedv2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于汽车拍卖平台，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于车辆价格预测、市场分析和风险评估。
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、价格预测模型构建等研究，也可用于探索车辆属性与价格之间的关系。
行业应用：为汽车行业提供数据支持，尤其适用于二手车评估、拍卖价格预测、车辆残值预测等。
决策支持：支持汽车经销商、拍卖平台和金融机构的决策制定，例如定价策略优化、风险评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和汽车行业相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响汽车拍卖价格的因素，构建预测模型，并为相关决策提供数据支持。
