汽车市场车型与消费者偏好数据集Automobile-ConsumerPreferenceData-world2394
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 车型, 消费者行为, 市场分析, 汽车价格, 车型选择, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别记录了汽车的详细技术规格和消费者对跑车的偏好选择。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据，反映了特定时间点的市场信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于数据内容推测，可能来源于北美或欧洲市场。
数据维度：
Automobile_data.csv：包含汽车的多种属性，如symboling（风险等级）、normalized-losses（标准化损失）、make（品牌）、fuel-type（燃油类型）、body-style（车身类型）、engine-size（发动机排量）、horsepower（马力）、price（价格）等。
sportscar_choice_long.csv：记录了消费者对跑车的选择偏好，包括resp_id（响应者ID）、ques（问题）、alt（备选方案）、segment（细分市场）、seat（座位数）、trans（变速器类型）、convert（是否敞篷）、price（价格）、choice（选择结果）等。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据来源于公开数据集，部分数据可能存在缺失值（如normalized-losses字段中的“?”）。
该数据集适合用于汽车市场分析、消费者行为研究、价格预测、车型推荐和市场细分等领域。
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：适用于汽车市场、消费者行为、市场营销等领域的学术研究，例如汽车价格与配置的关系分析、消费者对不同车型的偏好研究等。
行业应用：为汽车制造商、汽车经销商、市场研究机构提供数据支持，用于市场调研、产品定价、营销策略制定、销售预测等。
决策支持：支持企业在汽车市场的决策制定，例如新车型开发、市场定位、渠道拓展等。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解市场和消费者行为。
此数据集特别适合用于探索汽车属性与消费者选择之间的关系，以及价格、配置等因素对消费者决策的影响，帮助用户实现市场分析、消费者行为预测等目标。
