汽车市场价格预测分析数据集CarMarketPricePredictionAnalysisDataset-ahmdayman
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 价格预测, 市场分析, 车辆信息, 机器学习, 数据分析, 汽车品牌, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售市场的数据，记录了不同品牌、型号、配置的二手车交易价格及相关车辆信息，用于汽车价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的汽车市场快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种品牌和型号的汽车，可以推测为全球范围或特定区域的汽车市场数据。
数据维度：包括“Price”（价格）、“Levy”（关税）、“Manufacturer”（制造商）、“Model”（型号）、“Category”（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）、“Wheel”（方向盘位置）、“Color”（颜色）、“Airbags”（安全气囊数量）和“Age_car”（车龄）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、车辆评估等相关研究。
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：适用于汽车市场研究、价格预测模型构建等领域的学术研究，例如探索不同车辆属性对价格的影响、构建价格预测模型等。
行业应用：为汽车销售平台、二手车交易市场、汽车评估机构等提供数据支持，可用于车辆定价、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持汽车行业内的决策制定，如优化定价策略、预测市场需求、评估车辆残值等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习数据分析、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响汽车价格的关键因素，构建价格预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
