2024年汽车价格预测新鲜市场帖子数据集-mmakarovlab
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格预测,汽车市场,在线交易,汽车特征,用户行为,汽车排放,汽车性能,汽车颜色,汽车里程,汽车引擎容量,汽车驱动方式,汽车门数,汽车燃料类型,汽车车身类型,汽车变速箱
数据概述：
本数据集包含从在线汽车市场收集的汽车列表详细信息，用户可以在该市场购买和出售汽车。数据集涵盖了各种描述每辆车特征的变量以及与帖子相关的元数据（如帖子的浏览次数和被用户添加到收藏夹的次数）。
数据集中的关键变量包括：
- views：汽车列表的浏览次数
- favorite：将汽车添加到收藏夹的用户数量
- post_info：关于帖子的附加信息，包括创建或更新日期以及卖家提供的任何特殊备注
- price：汽车价格（欧元）
- car_name：汽车制造商和型号
- year：汽车制造年份
- A/C：汽车是否配备空调
- emission_class：汽车的排放标准分类
- seats_amount：汽车座位数量
- horsepower：汽车发动机功率（马力）
- color：汽车外观颜色
- car_mileage, km：汽车行驶里程（公里）
- engine_capacity, cc：汽车发动机容量（立方厘米）
- type_of_drive：汽车驱动方式（如前驱或全驱）
- doors：汽车门数
- fuel：汽车使用的燃料类型（如汽油或柴油）
- car_type：汽车类别或车身类型（如轿车、SUV、掀背车）
- gearbox：汽车变速箱类型（手动或自动）
注意：post_info字段中的日期信息是从2024年10月8日开始计算的相对时间，需要从该日期减去相应的天数、周数或月数以获得实际日期。
数据用途概述：
该数据集适用于汽车价格预测、市场分析、汽车特征研究、用户行为分析等多种场景。研究者可以利用这些数据进行汽车市场趋势分析，预测汽车价格，了解不同特征对汽车价格的影响；汽车销售商可以以此数据为参考调整定价策略；用户可以依据数据做出更明智的购买决策，了解哪些特征的汽车更受欢迎。此外，数据集还可以用于教育和培训，帮助学习者理解汽车市场运作机制。
