汽车销售市场车辆信息数据集VehicleInformationDatasetforCarSalesMarket-mryasirturi
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 车辆信息, 销售数据, 市场分析, 汽车品牌, 车辆属性, 价格预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售市场的车辆信息，记录了车辆的详细属性和销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“Prod. year”（生产年份）字段推测涵盖了多个年份的汽车销售记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据车辆品牌和车型推测可能来源于国际市场。
数据维度：数据集包括车辆的多种属性，如“ID”（车辆唯一标识）、“Price”（价格）、“Levy”（关税）、“Manufacturer”（制造商）、“Model”（车型）、“Prod. year”（生产年份）、“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）、“Doors”（车门数量）、“Wheel”（方向盘位置）、“Color”（颜色）、“Airbags”（安全气囊数量）。
数据格式：CSV格式，包含“2_cars.csv”和“2_cars2.csv”两个文件，其中“2_cars2.csv”包含“Unnamed: 0”列，可能为原始数据处理过程中产生的索引列。数据结构清晰，便于数据分析。
来源信息：数据来源于公开的汽车销售市场，具体来源未明确标注，但数据经过了整理和清洗。
该数据集适合用于汽车市场分析、价格预测、车辆属性分析等领域。
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、消费者行为分析、车辆价格与属性关联性研究等学术研究。
行业应用：可以为汽车销售平台、汽车评估机构、汽车金融公司等提供数据支持，用于市场预测、车辆估值、风险评估等。
决策支持：支持汽车行业相关企业的市场策略制定、产品定价、销售渠道优化等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解汽车行业数据。
此数据集特别适合用于探索车辆价格的影响因素、分析不同品牌和车型的市场表现、预测车辆的残值，从而帮助用户优化决策、提升市场竞争力。
