二手车市场车辆价格预测数据集UsedCarMarketPricePredictionDataset-sarty077
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆评估, 价格预测, 汽车市场, 机器学习, 车辆属性, 数据分析, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了二手车交易的相关信息，用于车辆价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为某一时间点或短时间内的二手车市场快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了车辆的品牌、型号、年份、里程数等信息，推测可能来源于特定地区的二手车市场。
数据维度：数据集包括品牌（brand）、型号（model）、年份（model_year）、里程数（milage）、燃油类型（fuel_type）、发动机（engine）、变速箱（transmission）、外观颜色（ext_col）、内饰颜色（int_col）、事故记录（accident）、清洁标题（clean_title）和价格（price）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为used_carscsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于二手车市场公开信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于二手车价格预测、市场趋势分析和车辆评估等相关领域。
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：适用于汽车市场研究、车辆价值评估、价格预测模型构建等学术研究，如基于机器学习的二手车价格预测模型。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商、保险公司提供数据支持，尤其在车辆定价、风险评估、市场营销等方面。
决策支持：支持二手车市场的决策制定，包括定价策略、库存管理、市场趋势分析等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、汽车评估等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解二手车市场。
此数据集特别适合用于探索车辆属性与价格之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化车辆定价策略，并深入了解市场动态。
