汽车市场二手车价格预测数据集AutomotiveMarketUsedCarPricePrediction-mehmetyavuzgndz
数据来源：互联网公开数据
标签：二手车, 汽车市场, 价格预测, 机器学习, 车辆信息, 数据分析, 市场分析, 车辆评估
数据概述：
该数据集包含来自汽车市场的二手车交易信息，记录了车辆的各项属性及交易价格，用于二手车价格预测等相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但车辆品牌及配置信息可推断为面向特定市场。
数据维度：包括车辆的品牌型号（make_model）、车身类型（body_type）、价格（price）、增值税信息（vat）、里程数（km）、车辆类型（Type）、燃油类型（Fuel）、变速箱（Gears）、舒适性配置（Comfort_Convenience）、娱乐系统（Entertainment_Media）、车辆附加配置（Extras）、安全配置（Safety_Security）、车龄（age）、前任车主数量（Previous_Owners）、马力（hp_kW）、是否通过年检（Inspection_new）、喷漆类型（Paint_Type）、内饰类型（Upholstery_type）、变速器类型（Gearing_Type）、排量（Displacement_cc）、重量（Weight_kg）、驱动方式（Drive_chain）、油耗（cons_comb）等。
数据格式：CSV格式，文件名为final_scout_not_dummy.csv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适用于二手车价格预测模型构建、车辆属性与价格关系分析等。
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、车辆评估等领域的研究，例如基于车辆属性的价格弹性分析、不同品牌车型价格对比等。
行业应用：为二手车交易平台、汽车经销商、汽车金融机构提供数据支持，例如二手车估值、定价策略优化、风险评估等。
决策支持：支持汽车行业相关企业的决策制定，如市场调研、产品定位、定价策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车工程等相关课程的案例分析和实训素材，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索二手车价格的影响因素，构建价格预测模型，帮助用户更准确地评估车辆价值，优化决策。
