汽车市场车型信息与价格分析数据集VehicleModelInformationandPriceAnalysis-alenakurylchyk
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 车辆, 车型, 价格, 市场分析, 汽车品牌, 车辆配置, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自互联网的汽车市场车型信息，记录了多种品牌汽车的详细配置、技术参数和价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“parsing_unixtime”字段推断，数据可能来源于一段时间内的抓取，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但从品牌和车型来看，可能涵盖全球或特定地区的汽车市场。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个汽车品牌，如奥迪、宝马、本田等，每个文件包含以下字段：车身类型（bodyType）、品牌（brand）、车辆链接（car_url）、颜色（color）、配置信息（complectation_dict）、描述（description）、发动机排量（engineDisplacement）、发动机功率（enginePower）、设备信息（equipment_dict）、燃料类型（fuelType）、图片（image）、里程数（mileage）、车型发布日期（modelDate）、车型信息（model_info）、车型名称（model_name）、名称（name）、车门数量（numberOfDoors）、解析时间戳（parsing_unixtime）、价格货币（priceCurrency）、生产日期（productionDate）、销售ID（sell_id）、超级生成（super_gen）、车辆配置（vehicleConfiguration）、变速箱类型（vehicleTransmission）、供应商（vendor）、车主信息（Владельцы）、车辆拥有时间（Владение）、车辆注册文件（ПТС）、驱动类型（Привод）、方向盘位置（Руль）、车辆状态（Состояние）、海关信息（Таможня）、浏览量（views）、添加日期（date_added）、地区（region）和价格（price）。
数据格式：CSV格式，每个品牌对应一个CSV文件，如df_parsed_audi.csv、df_parsed_bmw.csv等，便于数据分析和处理。
该数据集适用于汽车市场分析、价格预测、车型对比等多种应用场景。
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：适用于汽车市场研究、消费者行为分析、价格弹性分析等学术研究，如车型价格影响因素分析、二手车市场评估等。
行业应用：为汽车销售、汽车租赁、汽车金融等行业提供数据支持，尤其在市场调研、竞品分析、定价策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持汽车制造商、经销商等进行市场预测、产品规划、销售策略优化等决策。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、商业智能等课程的辅助材料，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不同车型、配置和价格之间的关系，帮助用户实现市场洞察、提升销售业绩、优化产品策略等目标。
