AutoScout24二手车销售数据分析数据集-2019
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车销售,二手车,价格预测,市场分析,汽车行业,欧洲,数据分析,机器学习
数据概述：
本数据集包含了2019年AutoScout24平台上发布的二手车销售信息，共计15,915条记录。数据涵盖了多种汽车特征，包括车型、价格、里程数以及其他车辆属性，为深入分析欧洲二手车市场提供了丰富的资源。数据来源于在线汽车交易平台AutoScout24，涵盖了9种不同车型的详细信息。
数据字段包括：
make_model：汽车品牌和型号
body_type：车身类型（例如：轿车）
price：汽车价格（欧元）
vat：增值税状态
km：汽车里程数
Type：汽车状况（例如：二手车）
Fuel：燃油类型（例如：柴油，汽油）
Gears：档位数
Comfort_Convenience：舒适性和便利性功能
Entertainment_Media：娱乐和媒体功能
Extras：额外功能
Safety_Security：安全和安保功能
age：车龄
Previous_Owners：前车主数量
hp_kW：发动机功率（千瓦）
Inspection_new：新车检验状态
Paint_Type：油漆类型
Upholstery_type：内饰类型
Gearing_Type：变速器类型（例如：自动）
Displacement_cc：发动机排量（立方厘米）
Weight_kg：汽车重量（千克）
Drive_chain：驱动类型（例如：前轮驱动）
cons_comb：综合油耗（升/100公里）
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括但不限于：
汽车销售趋势分析：分析不同车型和功能的受欢迎程度。
价格预测模型：构建机器学习模型，预测汽车售价，并识别影响价格的关键因素。
车辆性能评估：评估不同车型的性能，比较不同燃油类型的效率。
市场趋势分析：追踪消费者偏好的变化，分析经济因素对汽车销售的影响，并预测未来市场趋势。
客户细分：根据客户偏好和购买行为进行客户细分，制定更有针对性的营销策略。
库存管理：根据销售数据优化库存水平，预测特定车型的需求。
