汽车消费者行为选择数据集AutomobileConsumerChoiceBehaviorDataset-jiayan
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车行业, 消费者行为, 市场调研, 汽车选择, 机器学习, 决策分析, 结构化数据, 多元回归
数据概述：
该数据集包含汽车消费者在不同汽车产品间的选择行为数据，记录了消费者在特定年份、特定车型和配置下的购买决策。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据车型年份推测为2001年至2016年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据车型产地信息，推测涉及美国、日本和德国等国家。
数据维度：数据集包含多个维度，包括家庭信息（household）、产品信息（product）、选择结果（choice）、宏观经济指标（ECONOMIC_STABILITY_INDICATOR_ESI_9350）、个人教育程度（ibe9514_Education_Input_Individual）、年龄（ibe8626_Age_in_Two_Year_Increments_Input_Individual）、家庭规模（ibe8629_Household_Size）、汽车类别（Class）、汽车基本价格（Base MSRP）、车门数量（Doors）、整车重量（Curb weight (lbs)）、阴影面积（Shadow (ft2)）、马力（Horsepower (HP)）、驱动类型（Drive type）、综合油耗（MPG_Mixed）、产地（Country of origin）以及教育程度、驱动类型和产地的哑变量。
数据格式：CSV格式，文件名为df_long_sample.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于消费者行为研究或市场调研，已进行结构化处理。
该数据集适合用于消费者行为分析、汽车市场分析和预测建模。
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：适用于消费者行为学、市场营销学、以及汽车行业相关的学术研究，如消费者偏好分析、车型选择影响因素分析等。
行业应用：可以为汽车制造商、经销商和市场研究机构提供数据支持，尤其在市场细分、产品定价策略、营销策略优化等方面。
决策支持：支持汽车行业的产品开发、市场推广和销售策略制定，帮助企业提升市场竞争力。
教育和培训：作为市场营销、消费者行为分析、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解消费者行为模式。
此数据集特别适合用于探索消费者对不同汽车属性的偏好，以及这些偏好如何影响其购买决策，从而帮助用户优化市场策略和提升预测精度。
