汽车价格预测监督学习数据集CarPricesSupervisedMLDataset-aryamonani
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车行业，价格预测，数据集，机器学习，监督学习，回归分析，数据建模，商业预测
数据概述： 该数据集包含来自汽车市场的数据，记录了汽车价格及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪末到现代。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的汽车市场，包括不同品牌和车型的销售数据。
数据维度：数据集包括汽车的价格，品牌，型号，年份，里程数，发动机类型，车身类型，变速器类型，燃油类型等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的汽车市场报告和销售数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于汽车价格预测，市场分析，回归建模等领域的应用，特别是在机器学习模型训练，价格预测任务中具有重要价值。
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，价格影响因素研究等学术研究，如汽车价格与配置的关系分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为汽车销售商，制造商提供数据支持，特别是在定价策略，库存管理，市场预测等方面。
决策支持：支持汽车价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和促销决策。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索汽车价格与各项因素的关系，帮助用户实现准确的汽车价格预测，优化市场策略和定价决策，提高销售效率和盈利能力。
