二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePrediction-ehsanalikareem
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, 市场分析, 车辆评估, 数据挖掘, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台的车辆信息，记录了不同品牌、型号、年份的二手车销售价格及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“Prod. year”（生产年份）字段推断，涵盖了从20世纪至今的车辆生产年份。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从数据内容推测，可能来源于特定国家或地区的二手车交易市场。
数据维度：数据集包括“ID”（车辆唯一标识）、“Price”（价格）、“Levy”（关税）、“Manufacturer”（制造商）、“Model”（型号）、“Prod. year”（生产年份）、“Category”（车辆类型）、“Leather interior”（真皮内饰）、“Fuel type”（燃油类型）、“Engine volume”（发动机排量）、“Mileage”（里程）、“Cylinders”（气缸数）、“Gear box type”（变速箱类型）、“Drive wheels”（驱动方式）、“Doors”（车门数量）、“Wheel”（方向盘位置）、“Color”（颜色）、“Airbags”（安全气囊数量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为car_price_prediction.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场趋势分析、车辆评估等多种应用。
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，例如探讨车辆属性与价格之间的关系，构建价格预测模型。
行业应用：为汽车销售、二手车交易平台、保险公司等行业提供数据支持，可用于车辆估值、市场预测、风险评估等。
决策支持：支持汽车行业企业进行定价策略优化、市场推广、库存管理等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，分析影响二手车价格的关键因素，并为用户提供车辆价值评估的参考。
