汽车价格预测关键特征数据集-汽车品牌-型号-配置-年份

汽车价格预测关键特征数据集-汽车品牌-型号-配置-年份 数据来源：互联网公开数据 标签：汽车,价格,MSRP,预测,汽车配置,车辆属性,机器学习,汽车市场,年份

数据概述： 本数据集包含汽车的多种属性信息，旨在用于预测汽车的厂商建议零售价（MSRP, Manufacturer's Suggested Retail Price）。数据涵盖了不同汽车品牌、型号、生产年份、发动机类型、以及其他车辆配置信息等关键特征。通过对这些特征的分析，可以建立预测模型，用于估算车辆的市场价格。

数据用途概述： 该数据集主要用于汽车价格预测、市场分析和车辆评估等多种场景。数据分析师和研究人员可以利用该数据集进行机器学习模型的训练，从而预测新车或二手车的价格。汽车行业从业者可以利用此数据进行市场趋势分析、竞争对手分析以及定价策略制定。此外，该数据集也适用于教育和研究，例如在数据科学课程中演示回归分析和特征工程。