二手车市场车辆价格预测数据集UsedCarPricePredictionDataset-andreevadarya
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, 回归分析, 车辆信息, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场交易的车辆信息，记录了不同品牌、型号、配置的二手车交易价格，旨在用于车辆价格预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但部分字段（如“Right-hand drive”）暗示可能包含不同地区的车辆信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
row_ID：行标识符。
vehicle_manufacturer：车辆制造商（品牌）。
vehicle_model：车辆型号。
vehicle_category：车辆类别（如轿车、SUV等）。
current_mileage：当前里程数。
vehicle_year：车辆生产年份。
vehicle_gearbox_type：变速箱类型。
doors_cnt：车门数量。
wheels：驾驶位位置。
vehicle_color：车辆颜色。
vehicle_interior_color：车辆内饰颜色。
car_vin：车辆识别码（VIN）。
car_leather_interior：是否真皮内饰（0/1）。
deal_type：交易类型（如“For Sale”）。
final_price：最终售价。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，方便数据导入、清洗和分析。
该数据集适用于二手车价格预测、市场分析、车辆评估等应用场景。
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、价格预测模型构建、影响因素分析等学术研究，例如，研究车辆里程、车龄、品牌、配置等因素对二手车价格的影响。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司、保险公司等提供数据支持，可用于车辆估值、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持二手车经销商的定价策略制定、库存管理优化，以及消费者购车决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的关键因素，构建价格预测模型，并为市场参与者提供数据驱动的决策支持。
