汽车销售价格预测数据集AutomobileSalesPricePredictionDataset-hakim11
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车销售, 价格预测, 机器学习, 汽车属性, 车辆评估, 数据分析, 市场分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售平台或相关渠道的汽车销售信息，记录了不同年份、品牌、型号、配置的汽车的销售价格及相关属性，适用于汽车销售价格预测、市场分析和车辆评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录年份跨度，从具体年份到具体年份（需根据数据确定）。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据车型和单位推测可能为特定国家或地区。
数据维度：包括“model”（车型）、“year”（生产年份）、“motor_type”（发动机类型）、“running”（行驶里程）、“wheel”（方向盘位置）、“color”（颜色）、“type”（车型类别）、“status”（车况）、“motor_volume”（发动机排量）、“price”（价格）等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含train1.csv和test1.csv两个文件，train1.csv包含用于训练的数据，test1.csv包含用于测试的数据。数据已进行初步处理，但可能需要进一步清洗和特征工程。
该数据集适合用于汽车价格预测、市场趋势分析、以及评估不同车型和配置对价格的影响。
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：适用于汽车市场研究、价格影响因素分析等学术研究，如基于机器学习的价格预测模型构建、不同车型价格比较分析等。
行业应用：为汽车销售行业、二手车交易平台、汽车评估机构提供数据支持，尤其在车辆定价、市场趋势分析、销售策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持汽车经销商、二手车商的定价决策，以及消费者购车决策参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解汽车市场和价格预测方法。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，探索汽车属性与价格之间的关系，从而帮助用户优化定价策略、提升销售业绩。
