汽车价格预测训练数据集CarPricePredictionTrainingDataset-mharshavardhan18
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车价格, 机器学习, 汽车评估, 价格预测, 汽车品牌, 数据分析, 回归模型, 车辆信息
数据概述：
该数据集包含汽车销售相关数据，记录了车辆的详细信息和市场价格，用于汽车价格预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时期内的汽车销售信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从部分字段信息推测，可能包含不同地区的车辆信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括车辆ID、价格、关税（Levy）、制造商（Manufacturer）、型号（Model）、生产年份（Prod year）、类别（Category）、真皮内饰（Leather interior）、燃油类型（Fuel type）、发动机排量（Engine volume）、里程数（Mileage）、气缸数（Cylinders）、变速箱类型（Gear box type）、驱动形式（Drive wheels）、车门数（Doors）、方向盘位置（Wheel）、颜色（Color）和安全气囊数量（Airbags）等。
数据格式：CSV格式，文件名为car_price_prediction_train.csv，方便数据导入和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，可能经过清洗和整理，以适应机器学习模型的训练需求。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场分析和车辆评估等领域。
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：适用于汽车价格预测、市场趋势分析、影响价格因素研究等学术研究。
行业应用：可用于二手车交易平台、汽车租赁公司、保险公司等，进行车辆估值、风险评估和市场预测。
决策支持：支持汽车行业企业进行定价策略优化、库存管理和市场营销决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训案例，帮助学生掌握价格预测模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建汽车价格预测模型，分析不同因素对价格的影响，帮助用户更好地理解汽车市场和做出决策。
