二手车市场车辆属性及价格预测数据集UsedCarMarketVehicleAttributesandPricePredictionDataset-stephanievelezrph
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 车辆属性, 价格预测, 汽车品牌, 车型, 机器学习, 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车辆属性信息，旨在用于车辆价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的二手车市场快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为特定地区的二手车市场数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如车辆的唯一标识符（id）、品牌（brand）、型号（model）、生产年份（model_year）、里程数（milage）、燃油类型（fuel_type）、发动机信息（engine）、变速器类型（transmission）、外观颜色（ext_col）、内饰颜色（int_col）、事故记录（accident）和车辆清洁度（clean_title）等。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的二手车市场信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于车辆价格预测、市场趋势分析和车辆属性与价格关系的深入研究。
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、车辆属性对价格影响的分析等学术研究。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商和金融机构提供数据支持，用于车辆估值、风险评估和市场策略制定。
决策支持：支持二手车市场的定价策略、库存管理和市场营销决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和汽车相关课程的辅助材料，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复杂关系，帮助用户构建更准确的车辆估值模型，优化市场决策。
