二手车价格预测数据集Cars24LinearRegressionCaseStudyDataset-ranitsarkar01
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车，价格预测，数据集，线性回归，机器学习，销售分析，汽车行业，商业智能
数据概述： 该数据集来源于Cars24平台，记录了二手车的交易数据，适用于二手车价格预测，机器学习建模等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的二手车市场。
数据维度：数据集包括车辆的详细信息，涵盖品牌，型号，年份，里程，车况，颜色，变速箱类型，燃油类型等变量，以及对应的交易价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Cars24平台的公开交易记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于汽车行业的价格预测，市场分析及机器学习算法的应用，特别是在线性回归模型训练，二手车定价策略等方面具有重要应用价值。
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：适用于二手车价格影响因素研究，市场趋势分析等学术研究，如二手车价格与车况，里程的关系研究等。
行业应用：可以为汽车经销商，二手车平台等提供数据支持，特别是在二手车定价，库存管理及销售策略制定方面。
决策支持：支持二手车交易的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解线性回归，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索二手车价格的影响因素与定价规律，帮助用户实现准确的二手车价格预测，优化定价策略和销售决策，提高二手车交易效率和盈利能力。
