汽车租赁价格预测竞赛数据集CarRentalPricePredictionCompetition-allegich
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车租赁, 价格预测, 回归分析, 竞赛数据, 机器学习, 数据挖掘, 市场分析, 租赁市场
数据概述：
该数据集包含汽车租赁价格预测竞赛的提交数据，记录了汽车租赁的ID和对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据用于价格预测模型训练和评估。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于构建通用的价格预测模型。
数据维度：包括“id”（汽车租赁的唯一标识符）和“price”（预测的价格）两个字段，适用于回归预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_A.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行匿名化处理，仅提供ID和预测价格。
该数据集适用于价格预测模型的训练和评估，为构建预测模型提供了基础。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如，探索不同的回归模型在价格预测任务上的表现。
行业应用：为汽车租赁行业提供数据支持，尤其适用于租赁价格优化、市场趋势分析和竞争对手分析。
决策支持：支持租赁公司进行定价策略的制定和优化，提高盈利能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生掌握价格预测模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估价格预测模型，帮助用户提升预测准确率，并为租赁行业的决策提供数据支持。
