二手车质量评估预测数据集UsedCarQualityEvaluationPrediction-hassangholamianbouhi
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 质量评估, 车辆交易, 机器学习, 风险预测, 汽车行业, 数据分析, 价格预测
数据概述：
该数据集包含来自二手车拍卖平台的数据，记录了车辆的详细信息以及是否为“不良品”（IsBadBuy）的标签，用于评估二手车的质量和预测风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未明确，推测为一段时间内的二手车拍卖交易记录。
地理范围：数据覆盖的地理范围未明确，但从邮编信息（VNZIP1）和州代码（VNST）推测可能主要集中在美国。
数据维度：数据集包括车辆的多种属性，如：
RefId：车辆唯一标识符；
IsBadBuy：是否为不良品（0表示非不良品，1表示不良品）；
PurchDate：购买日期；
Auction：拍卖平台；
VehYear：车辆年份；
VehicleAge：车龄；
Make：车辆品牌；
Model：车辆型号；
Trim：内饰；
SubModel：子型号；
Color：颜色；
Transmission：变速箱；
WheelTypeID：轮毂类型ID；
WheelType：轮毂类型；
VehOdo：里程数；
Nationality：国籍；
Size：车辆尺寸；
TopThreeAmericanName：美国三大汽车品牌；
MMRAcquisitionAuctionAveragePrice, MMRAcquisitionAuctionCleanPrice, MMRAcquisitionRetailAveragePrice, MMRAcquisitonRetailCleanPrice, MMRCurrentAuctionAveragePrice, MMRCurrentAuctionCleanPrice, MMRCurrentRetailAveragePrice, MMRCurrentRetailCleanPrice：不同时间点的车辆估价；
PRIMEUNIT：是否为优质车辆；
AUCGUART：拍卖担保；
BYRNO：买方编号；
VNZIP1：邮编；
VNST：州代码；
VehBCost：车辆成本；
IsOnlineSale：是否在线销售；
WarrantyCost：保修成本。
数据格式：CSV格式，文件名为training (1).csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于二手车质量评估、风险预测、价格预测等相关研究。
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：适用于汽车行业、金融风控、机器学习等领域的学术研究，如不良品预测模型、二手车价格评估模型、影响车辆质量的因素分析等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司、保险公司提供数据支持，用于车辆质量评估、风险控制、定价优化等。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如优化车辆采购策略、改进风险管理体系、提升定价准确性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车行业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解二手车交易数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响二手车质量的因素，构建预测模型，从而实现风险控制、提高决策效率和优化盈利能力。
