二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePrediction-kelvinmumo
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, 品牌, 车型, 数据分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了不同品牌和型号二手车的详细信息及其对应的价格，用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含车辆的生产年份（model_year），可推断为近几年二手车市场数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但涵盖了多种品牌和型号的汽车，可能反映了某个或多个地区的二手车交易情况。
数据维度：数据集包括以下关键字段：id（车辆唯一标识）、brand（品牌）、model（车型）、model_year（生产年份）、milage（里程）、fuel_type（燃油类型）、engine（发动机信息）、transmission（变速器类型）、ext_col（外部颜色）、int_col（内部颜色）、accident（事故记录）、clean_title（产权状态）以及 train.csv 中的 price（价格）。
数据格式：数据集以 CSV 格式提供，包含 train.csv（训练集，含价格标签）、test.csv（测试集，用于预测）和 sample_submission.csv（提交示例）。数据结构清晰，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于二手车市场，已进行结构化整理，方便用于预测分析。
该数据集适合用于二手车价格预测、市场趋势分析和汽车评估等领域。
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、影响价格因素分析等方面的学术研究。
行业应用：为二手车交易平台、汽车评估机构、汽车金融公司等提供数据支持，用于提升定价准确性、风险评估能力和市场分析能力。
决策支持：支持二手车经销商的定价决策、库存管理优化以及市场营销策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的因素，并构建预测模型，以优化决策、提升预测精度。
