汽车市场价格预测数据集AutomobileMarketPricePredictionDataset-buttnooruddin
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 价格预测, 机器学习, 汽车市场, 数据分析, 汽车属性, 回归分析, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自汽车市场的数据，记录了各种汽车的详细信息和价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为汽车市场某一时间点的快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含了汽车的各种技术规格和价格，可能来源于全球市场。
数据维度：数据集包含多个属性，如symboling（风险级别）、normalized-losses（标准化损失）、make（品牌）、fuel-type（燃油类型）、aspiration（进气方式）、num-of-doors（门数量）、body-style（车身类型）、drive-wheels（驱动轮）、engine-location（引擎位置）、wheel-base（轴距）、length（长度）、width（宽度）、height（高度）、curb-weight（整备质量）、engine-type（引擎类型）、num-of-cylinders（气缸数量）、engine-size（引擎大小）、fuel-system（燃油系统）、bore（缸径）、stroke（冲程）、compression-ratio（压缩比）、horsepower（马力）、peak-rpm（峰值转速）、city-mpg（城市油耗）、highway-mpg（高速油耗）以及price（价格）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cars_price.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的汽车市场信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场分析和汽车性能评估。
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、价格预测模型构建等研究，以及汽车性能与价格之间的关系分析。
行业应用：可以为汽车制造商、经销商、汽车租赁公司等提供数据支持，用于市场调研、定价策略制定、销售预测等。
决策支持：支持汽车行业决策者进行市场分析、竞争分析、产品定位等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解汽车市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建汽车价格预测模型，分析不同汽车属性对价格的影响，以及进行市场趋势分析，帮助用户优化决策、提升市场竞争力。
