汽车销售价格预测数据集AutomobileSalesPricePredictionDataset-sheyla2005
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, 市场分析, 汽车行业, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售平台的数据，记录了车辆的详细信息及其销售价格，主要用于构建价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“listed_date”字段推测为某个时间段的车辆销售信息。
地理范围：数据集中包含经销商邮编和城市信息，表明数据可能来源于特定地理区域的汽车销售市场。
数据维度：数据集包括“vin”（车辆识别码）、“back_legroom”（后排腿部空间）、“body_type”（车身类型）、“city”（城市）、“city_fuel_economy”（城市燃油经济性）、“daysonmarket”（在售天数）、“dealer_zip”（经销商邮编）、“engine_displacement”（发动机排量）、“engine_type”（发动机类型）、“exterior_color”（外观颜色）、“franchise_dealer”（特许经销商）、“front_legroom”（前排腿部空间）、“fuel_tank_volume”（油箱容量）、“fuel_type”（燃油类型）、“height”（高度）、“highway_fuel_economy”（高速公路燃油经济性）、“horsepower”（马力）、“interior_color”（内饰颜色）、“is_new”（是否新车）、“latitude”（纬度）、“length”（长度）、“listed_date”（上市日期）、“listing_color”（车辆颜色）、“longitude”（经度）、“make_name”（品牌名称）、“maximum_seating”（最大座位数）、“mileage”（里程）、“model_name”（车型名称）、“power”（功率）、“savings_amount”（节省金额）、“seller_rating”（卖家评分）、“torque”（扭矩）、“transmission”（变速器）、“transmission_display”（变速器显示）、“wheel_system”（驱动系统）、“wheelbase”（轴距）、“width”（宽度）、“year”（年份）以及目标变量“price”（价格）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样本）。
来源信息：数据来源于汽车销售平台，已进行结构化处理，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于价格预测、车辆评估和市场分析等领域。
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：适用于汽车行业的价格预测、车辆价值评估以及影响价格因素的研究，如车辆属性对价格的影响分析等。
行业应用：可以为汽车销售平台、二手车交易市场提供数据支持，用于构建定价模型、优化销售策略和提升市场竞争力。
决策支持：支持汽车经销商和消费者进行车辆购买决策，帮助他们了解市场价格趋势，进行价格比较和议价。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握价格预测模型构建、特征工程、模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索车辆属性与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现精准定价、提升销售效率和优化市场策略等目标。
