汽车市场二手车价格预测数据集AutomotiveMarketUsedCarPricePrediction-liudmilab
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车价格, 价格预测, 机器学习, 车辆属性, 汽车品牌, 俄罗斯市场, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯二手车市场的车辆销售数据，旨在用于构建二手车价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为某个时间段内的二手车交易信息。
地理范围：数据主要覆盖俄罗斯市场。
数据维度：数据集包含车辆的多种属性，如车身类型、品牌、颜色、燃油类型、型号、车门数量、生产日期、变速箱类型、发动机排量、发动机功率、里程数、驱动方式、车轮类型、车况、车主数量、PTS（车辆登记文件）以及价格等。此外，还有一个用于提交预测结果的 submission_v1.csv 文件，其中包含车辆ID和预测价格。
数据格式：数据集以 CSV 格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于二手车市场，经过清洗和整理，可直接用于价格预测模型的训练和评估。
该数据集适合用于构建二手车价格预测模型，进行车辆价格评估和市场分析。
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、机器学习和数据挖掘等领域的研究，例如车辆价格影响因素分析、预测模型构建和优化等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车金融公司和保险公司提供数据支持，帮助其进行车辆估值、风险评估和市场分析。
决策支持：支持二手车经销商和消费者进行价格决策，优化车辆采购和销售策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索二手车价格与车辆属性之间的关系，构建准确的二手车价格预测模型，并为相关行业提供决策支持。
