汽车租赁价格预测数据集CaratData-CarRentalPricePredictionDataset-gopikavs
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车租赁，价格预测，数据集，机器学习，时间序列，租赁分析，商业智能，交通运输
数据概述： 该数据集包含了汽车租赁行业的详细数据，主要用于预测汽车租赁价格，进行市场分析和业务优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2018年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的汽车租赁市场，包括不同城市和地区的租赁价格信息。
数据维度：数据集包括租赁日期，车型，租赁时长，租赁地点，价格，供应商，燃油类型，车辆规格等变量。还包括影响租赁价格的多种因素，例如季节性因素，节假日，周末等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
该数据集适合用于汽车租赁行业的价格预测，市场分析，商业智能等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于汽车租赁价格预测，市场需求分析，竞争对手分析等研究，例如价格弹性分析，租赁高峰预测等。
行业应用：可以为汽车租赁公司提供数据支持，特别是在定价策略，车辆调度，市场推广方面。
决策支持：支持汽车租赁行业的决策制定和优化，帮助租赁公司制定更有效的定价策略，提升车辆利用率，优化运营成本。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术，以及在商业环境中的应用。
此数据集特别适合用于探索汽车租赁价格的影响因素，帮助用户实现准确的价格预测，优化租赁策略，提高盈利能力和市场竞争力。
