二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePredictionDataset-computingschool
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, 车辆评估, 市场分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台或相关渠道的汽车交易数据，记录了二手车的基本信息和交易价格，可用于分析影响二手车价格的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某个时间段内的二手车交易快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据车型和市场特征推测可能主要集中在特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：
name: 车辆型号
km_driven: 行驶里程
fuel_consumption: 油耗
engine_cc: 发动机排量
max_power_bhp: 最大马力
seats: 座位数
diesel: 是否为柴油车（二元变量）
manual_transmission: 是否为手动变速箱（二元变量）
individual_seller: 是否为个人卖家（二元变量）
first_owner, second_owner, third_owner, fourth_owner_and_above: 车辆的拥有者数量
age: 车龄
selling_price: 车辆的售价
数据格式：数据以CSV格式提供，包含car_train.csv（训练集）、car_val.csv（验证集）和car_test.csv（测试集）三个文件，方便模型训练和评估。
数据来源：数据来源于二手车交易平台或其他公开渠道，已进行标准化处理，确保数据一致性和可用性。
该数据集适合用于构建二手车价格预测模型，进行车辆评估和市场分析。
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、价格影响因素分析等学术研究，例如评估车龄、里程、品牌等因素对二手车价格的影响。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商、车辆评估机构提供数据支持，用于提升定价准确性、优化库存管理、改进营销策略等。
决策支持：支持二手车交易领域的决策制定，如制定合理的收购价格、预测市场趋势、评估车辆残值等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车工程等相关课程的实训素材，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构建价格预测模型，进行车辆价值评估，分析二手车市场趋势，并优化定价策略。
