汽车价格预测与人工神经网络数据集CarPricePredictionwithANNDataset-nileshthonte
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车，价格预测，数据集，人工神经网络，机器学习，回归分析，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含汽车销售数据，记录了影响汽车价格的各种因素及其对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家的汽车市场，主要包括北美，欧洲和亚洲的汽车品牌和车型。
数据维度：数据集包括汽车的品牌，型号，年份，里程数，发动机类型，车身类型，变速箱类型，燃油类型，车辆状况等变量，以及对应的市场销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于汽车销售市场的公开资料，并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，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在人工神经网络，回归分析等预测任务中具有重要应用价值。
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：适用于汽车市场趋势分析，价格预测等学术研究，如汽车价格影响因素分析，不同品牌和车型的价格差异研究等。
行业应用：可以为汽车销售商，汽车制造商等提供数据支持，特别是在汽车定价，市场定位和销售策略制定方面。
决策支持：支持汽车销售和定价策略的制定，帮助汽车行业更好地理解和预测市场趋势。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解价格预测模型和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索汽车价格的影响因素与预测模型，帮助用户实现准确的汽车价格预测，优化汽车销售和定价策略，提高市场竞争力。
