二手车市场价格预测数据集UsedCarMarketPricePredictionDataset-damilolaogunsakin
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格, 价格预测, 机器学习, 汽车市场, 数据分析, 车辆信息, 汽车行业, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自二手车市场的数据，记录了二手车交易的关键属性，旨在用于价格预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的二手车市场快照。
地理范围：数据来源地未明确，但包含了车辆的各项参数，如制造商、型号等，涵盖了全球范围内的汽车品牌和车型。
数据维度：包括ID、价格（Price）、关税（Levy）、制造商（Manufacturer）、型号（Model）、生产年份（Prod year）、类别（Category）、真皮内饰（Leather interior）、燃油类型（Fuel type）、发动机排量（Engine volume）、里程数（Mileage）、气缸数（Cylinders）、变速箱类型（Gear box type）、驱动轮（Drive wheels）、车门数（Doors）、方向盘位置（Wheel）、颜色（Color）、安全气囊数量（Airbags）等。
数据格式：CSV格式，文件名为price_prediction_batch_20csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于二手车交易平台或相关的数据收集项目，已进行结构化处理。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场分析、特征工程和机器学习模型的训练与评估。
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、价格预测模型构建、影响价格因素研究等学术研究。
行业应用：为汽车行业、二手车交易平台、汽车金融公司等提供数据支持，用于车辆估值、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持二手车交易平台的定价策略优化、个性化推荐系统构建等。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解汽车市场和价格预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响二手车价格的各种因素，构建价格预测模型，实现对二手车价值的准确评估和预测。
