汽车市场车型价格预测数据集CarMarketModelPricePredictionDataset-mhdnoureddinbassl
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 价格预测, 车型, 市场分析, 车辆属性, 机器学习, 数据分析, 汽车工业
数据概述：
该数据集包含来自汽车市场的数据，记录了不同品牌、型号的汽车的详细信息及其市场参考价格。主要特征如下：
时间跨度：数据包含汽车的生产年份，从20世纪至今。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从品牌和车型来看，可能涵盖全球市场。
数据维度：数据集包括汽车的品牌（Make）、型号（Model）、生产年份（Year）、发动机类型（Engine Fuel Type）、马力（Engine HP）、气缸数（Engine Cylinders）、变速器类型（Transmission Type）、驱动方式（Driven_Wheels）、车门数量（Number of Doors）、市场类别（Market Category）、车辆尺寸（Vehicle Size）、车辆款式（Vehicle Style）、高速公路油耗（highway MPG）、城市油耗（city mpg）、受欢迎程度（Popularity）和建议零售价（MSRP）等多个属性。
数据格式：CSV格式，文件名为carPriceDataSet.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场分析和车辆属性关联性研究。
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：适用于汽车市场分析、价格预测、消费者行为研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为汽车行业、汽车电商平台、二手车交易平台提供数据支持，特别是在车型评估、定价策略、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持汽车制造商、经销商和金融机构进行市场决策、风险评估和定价优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解汽车市场。
此数据集特别适合用于探索汽车属性与价格之间的关系，构建价格预测模型，以及分析不同车型在市场中的表现。
