二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePrediction-jaiscrum
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车价格, 机器学习, 价格预测, 汽车品牌, 车辆属性, 数据分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自二手车交易平台的数据，记录了二手车的基本信息和市场价格，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，但包含了车辆的生产年份，可推断数据的历史时间范围。
地理范围：数据来源于二手车交易市场，未限定具体国家或地区，但车辆品牌和车型信息可反映其主要面向的市场。
数据维度：
id：车辆唯一标识符；
brand：汽车品牌；
model：汽车型号；
model_year：车辆生产年份；
milage：车辆里程（英里）；
fuel_type：燃油类型；
engine：发动机信息；
transmission：变速器类型；
ext_col：车身颜色；
int_col：内饰颜色；
accident：事故记录；
clean_title：车辆产权是否清晰；
price：车辆价格。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源于二手车交易平台，已进行必要的清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于二手车价格预测、市场分析和车辆评估等领域。
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学术研究。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商、保险公司等提供数据支持，用于车辆估值、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持二手车市场的定价策略制定、库存管理优化、市场趋势预测等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，了解汽车市场。
此数据集特别适合用于探索二手车价格的影响因素，构建价格预测模型，帮助用户优化决策、提升预测精度。
