二手车市场车辆价格预测数据集UsedCarMarketVehiclePricePrediction-ayaabdalsalam
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车, 价格预测, 机器学习, 车辆信息, 数据分析, 市场分析, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的车辆信息，记录了车辆的详细配置、里程数、车况以及最终售价，旨在用于二手车价格预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或一段时间内的二手车市场快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了品牌、车型、配置等多种车辆信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括车辆的多种属性，如：
id：车辆唯一标识符；
brand：车辆品牌；
model：车辆型号；
model_year：车辆生产年份；
milage：车辆里程数；
fuel_type：燃油类型；
engine：发动机信息；
transmission：变速箱类型；
ext_col：车身颜色；
int_col：内饰颜色；
accident：是否有事故记录；
clean_title：是否有干净的产权证明；
price：车辆售价。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于二手车市场，经过清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适用于二手车价格预测、市场分析、车辆评估等领域。
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：适用于汽车市场分析、价格预测模型构建等学术研究，以及车辆属性对价格影响的定量分析。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司提供数据支持，用于车辆估值、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持二手车经销商的定价策略优化，以及消费者在购买二手车时的价格参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车工程等相关专业课程的辅助教材，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，评估车辆价值，并深入分析影响二手车价格的关键因素，帮助用户优化决策、提升预测精度。
