二手车价格预测影响因素分析数据集-thayakumarum
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,汽车,机器学习,数据分析,车辆特征,价格,汽车行业
数据概述：
本数据集包含了二手车价格预测所需的关键信息，旨在为构建价格预测模型和进行汽车行业分析提供数据基础。数据集的核心内容包括：
ID：每辆车的唯一标识符。
Price：目标变量，代表汽车的实际价格。
Levy：车辆的税费或关税。
Manufacturer：汽车制造商。
Model：汽车的具体型号。
Prod. year：汽车的生产年份。
Category：汽车的类别（如轿车、SUV等）。
Leather interior：指示汽车是否配备真皮内饰。
Fuel type：汽车使用的燃油类型（如汽油、柴油、混合动力）。
Engine volume：汽车的发动机排量。
Mileage：汽车的行驶里程。
Cylinders：汽车发动机的汽缸数量。
Gear box type：变速箱类型（如自动挡、手动挡）。
Drive wheels：驱动轮类型。
Doors：汽车的门数量。
Wheel：汽车的车轮类型（如合金轮毂、钢制轮毂）。
Color：汽车的外部颜色。
Airbags：汽车的安全气囊数量。
数据用途概述：
该数据集可广泛应用于以下场景：
价格预测：构建机器学习模型，预测二手车的价格。
影响因素分析：分析不同因素（如品牌、年份、里程、燃油类型等）对二手车价格的影响。
车辆分类：根据车辆特征对汽车进行分类，例如按类别、燃油类型等。
行业趋势研究：探索汽车行业的趋势和模式，例如不同年份、品牌汽车的价格变化。
市场分析：分析不同车型、配置在市场上的受欢迎程度和价值。
