二手车市场车辆信息分析数据集UsedCarMarketVehicleInformation-abdullahumad
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车, 市场分析, 价格预测, 车辆信息, 车辆评估, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了不同品牌、型号二手车的基本信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的二手车市场快照。
地理范围：数据覆盖了多个城市，如Pune, Ludhiana, Lucknow, Mangalore, Mumbai等，但未明确说明数据来源的地域范围。
数据维度：数据集包含了车辆的多个关键属性，包括“Make”（品牌）、“Model”（型号）、“Price”（价格）、“Year”（年份）、“Kilometer”（里程）、“Fuel Type”（燃料类型）、“Transmission”（变速箱）、“Location”（地区）、“Color”（颜色）、“Owner”（车主情况）、“Seller Type”（卖家类型）、“Engine”（发动机排量）、“Max Power”（最大功率）、“Max Torque”（最大扭矩）、“Drivetrain”（驱动方式）、“Length”（车身长度）、“Width”（车身宽度）、“Height”（车身高度）、“Seating Capacity”（座位数）、“Fuel Tank Capacity”（油箱容量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bsem-f21-205 car dataset.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适用于二手车市场分析、车辆价格预测、车辆性能评估等多种应用场景。
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：适用于汽车市场分析、车辆评估、价格预测等方面的学术研究，例如车辆价格影响因素分析、二手车市场趋势研究等。
行业应用：可以为汽车行业提供数据支持，尤其是在二手车交易平台、汽车金融、保险等领域，例如二手车定价、风险评估、市场营销等。
决策支持：支持汽车行业相关领域的决策制定，例如二手车经销商的库存管理、定价策略优化等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、汽车工程等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和车辆属性。
此数据集特别适合用于探索车辆属性与价格之间的关系，以及不同品牌、型号二手车的市场表现，帮助用户实现车辆估值、市场趋势分析等目标。
