二手车售价预测数据集-ankits29
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车,价格预测,车辆信息,车况评估,市场分析,机器学习,汽车行业
数据概述：
本数据集旨在为二手车售价预测提供数据支持，包含两部分数据，分别来自car_data.csv和model_data.csv。car_data.csv提供了二手车的详细信息，包括车型、售价、行驶里程、购买年份、车主数量、燃油类型、变速箱类型、保险信息以及车况评分。model_data.csv则包含了车型及其当前价格的信息。
具体而言，car_data.csv中的字段定义如下：
- Model（车型）：车辆的型号名称。
- Selling Price（售价）：车辆的实际销售价格，为目标预测值。
- Kilometers Driven（行驶里程）：车辆已行驶的公里数。
- Year（年份）：车辆的购买年份。
- Owner（车主）：车辆的过往车主数量信息。
- Fuel Type（燃油类型）：车辆的燃油类型。
- Transmission（变速箱）：车辆的变速箱类型。
- Insurance（保险）：车辆的保险信息。
- Car Condition（车况）：车辆的当前车况评分，满分为5分。
model_data.csv中的字段定义如下：
- Model（车型）：车辆的型号名称。
- Current Price（当前价格）：车辆的当前参考价格。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建二手车价格预测模型。数据分析师和机器学习工程师可以利用此数据，结合车辆的各种属性，训练预测模型，从而预估二手车的合理售价。该模型可应用于以下场景：
1. 价格评估： 帮助客户了解其选择的二手车的合理价格区间，避免过高支付。
2. 市场分析： 分析不同车型、车况、年份等因素对二手车价格的影响，进行市场趋势分析。
3. 车辆估值： 评估二手车在市场上的价值，辅助车辆交易决策。
4. 个性化推荐： 基于用户需求和预算，推荐符合条件的二手车。
