汽车销售不良品预测数据集AutomobileSalesBadBuyPredictionDataset-alimhdii77
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车销售, 不良品预测, 机器学习, 数据分析, 车辆评估, 拍卖数据, 车辆属性, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自汽车拍卖平台的数据，记录了车辆的销售信息及是否为不良品（IsBadBuy）的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据PurchDate字段推测为2009年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能来源于美国的汽车拍卖市场。
数据维度：数据集包含多个字段，包括车辆的RefId（参考ID）、IsBadBuy（是否为不良品，0为否，1为是）、PurchDate（购买日期）、Auction（拍卖行）、VehYear（车辆年份）、VehicleAge（车龄）、Make（品牌）、Model（型号）、Trim（内饰）、SubModel（子型号）、Color（颜色）、Transmission（变速器）、WheelTypeID（轮毂类型ID）、WheelType（轮毂类型）、VehOdo（里程表读数）、Nationality（国籍）、Size（尺寸）、TopThreeAmerican（是否为美国三大品牌）、MMRAcquisitionAuctionAveragePrice（MMR拍卖平均收购价）、MMRAcquisitionAuctionCleanPrice（MMR拍卖清洁价）、MMRAcquisitionRetailAveragePrice（MMR零售平均收购价）、MMRAcquisitonRetailCleanPrice（MMR零售清洁价）、MMRCurrentAuctionAveragePrice（MMR当前拍卖平均价）、MMRCurrentAuctionCleanPrice（MMR当前拍卖清洁价）、MMRCurrentRetailAveragePrice（MMR当前零售平均价）、MMRCurrentRetailCleanPrice（MMR当前零售清洁价）、PRIMEUNIT（主要单元）、AUCGUART（拍卖担保）、BYRNO（买方编号）、VNZIP1（车辆邮编）、VNST（车辆州）、VehBCost（车辆成本）、IsOnlineSale（是否在线销售）、WarrantyCost（保修成本）等。
数据格式：CSV格式，文件名为training.csv，便于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于汽车销售不良品预测模型的构建，以及对影响车辆价值的因素进行分析。
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：适用于汽车销售、风险管理、机器学习等领域的学术研究，如不良品预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为汽车经销商、拍卖行、金融机构等提供数据支持，尤其在车辆评估、风险控制、定价策略等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业在汽车采购、销售和风险管理方面的决策制定，帮助优化库存管理和提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响汽车不良品判定的关键因素，帮助用户构建预测模型，优化车辆采购策略，降低经营风险。
