二手车市场交易价格预测数据集UsedCarMarketTransactionPricePrediction-ayushjayaswal
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, 车辆信息, 市场分析, 汽车交易, 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相关信息，旨在用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的二手车交易快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从品牌和车型推测，可能涵盖全球市场。
数据维度：包括车辆的多种属性，如id（车辆唯一标识）、brand（品牌）、model（型号）、model_year（生产年份）、milage（里程）、fuel_type（燃油类型）、engine（发动机排量及类型）、transmission（变速箱类型）、ext_col（外部颜色）、int_col（内部颜色）、accident（事故记录）、clean_title（产权是否清晰）以及price（价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的二手车交易平台或相关数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于二手车价格预测、市场分析以及车辆属性对价格影响的研究。
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、价格预测模型构建等领域的研究，如探索车辆属性与价格之间的关系、评估不同品牌和车型的市场表现等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商提供数据支持，尤其在车辆估值、定价策略制定、风险评估等方面。
决策支持：支持汽车行业相关领域的决策制定，如库存管理、市场营销策略优化等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用回归模型，进行特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索影响二手车价格的关键因素，并为用户提供数据驱动的决策支持。
