印度汽车价格预测分析数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格,预测分析,线性回归,特征工程,数据可视化
数据概述：
本数据集包含用于预测汽车价格的关键特征信息，如燃油箱容量、车宽、车长和制造年份等。数据记录了多辆汽车的相关特征及其市场价格，为汽车价格预测模型的开发提供了数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于汽车价格预测、线性回归模型评估、特征重要性分析等多种场景。汽车制造商和销售商可利用此数据优化定价策略；研究者可以通过数据探索影响汽车价格的关键因素；教育机构可将数据用于教学，帮助学生理解线性回归模型的应用及数据处理流程。此外，数据集还适合用于市场分析，为投资决策提供数据依据。
举例：
通过分析数据集中的燃油箱容量、车宽、车长和制造年份与汽车价格之间的关系，研究者可以建立线性回归模型，预测不同配置汽车的市场价格。例如，一辆燃油箱容量为60升、车宽为1800毫米、车长为4600毫米、制造于2020年的汽车，模型预测其价格约为200万卢比。通过比较模型预测值与实际价格，可以评估模型的准确性，并通过特征缩放等方法优化模型性能。
