汽车销售价格预测数据集AutomobileSalesPricePrediction-xuansonnguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车销售, 价格预测, 机器学习, 汽车属性, 市场分析, 车辆评估, 数据建模, 汽车行业
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售平台的数据，记录了二手车和新车的详细信息，用于构建汽车销售价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了车辆的销售信息，包含上市日期（Listed Date），但未明确给出完整的时间范围。
地理范围：数据来源于特定地区的汽车销售市场，包含城市（City）和经销商邮编（Dealer Zip）信息。
数据维度：数据集包含35个特征，包括车辆的VIN码、车身类型（Body Type）、燃油类型（Fuel Type）、发动机排量（Engine Displacement）、马力（Horsepower）、里程数（Mileage）、品牌（Make Name）、型号（Model Name）、年份（Year）等车辆属性，以及经销商信息、上市时间、销售价格（仅train.csv）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件。train.csv包含价格标签，用于模型训练；test.csv不包含价格标签，用于模型测试。
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：适用于汽车行业与机器学习交叉领域的学术研究，如汽车价格影响因素分析、价格预测模型构建、车辆价值评估等。
行业应用：为汽车销售平台、二手车交易市场、汽车金融公司提供数据支持，尤其在车辆估值、销售预测、市场趋势分析等方面具备实用性。
决策支持：支持汽车经销商的定价策略优化、库存管理以及市场营销策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、汽车行业相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解汽车销售数据，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索车辆属性与价格之间的复杂关系，预测车辆的市场价值，并为用户提供数据驱动的决策支持，如优化车辆定价策略、提升销售效率等。
