新车价格数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新车,汽车价格,汽车规格,市场信息,数据分析,机器学习,预测,聚类,用户偏好
数据概述：
本数据集包含从原始数据集"CARS_1.csv"派生而来的车辆信息，这些信息经过随机打乱以确保数据的随机性。数据集提供了多种汽车型号的详细属性，包括发动机规格、车身类型、定价、燃料类型和用户评价等。
数据用途概述：
该数据集适用于多种数据分析和机器学习任务，如：
- 根据发动机规格和其他属性预测汽车价格。
- 根据规格（如车身类型、燃料类型）对汽车进行聚类。
- 分析用户偏好，基于评价数量和评分。
举例：
数据集包含以下字段：
- car_name: 汽车型号名称。
- reviews_count: 汽车收到的评价数量。
- fuel_type: 汽车使用的燃料类型（汽油、柴油、电动等）。
- engine_displacement: 发动机排量（立方厘米）。
- no_cylinder: 发动机气缸数量。
- seating_capacity: 汽车座位容量（乘客数量）。
- transmission_type: 变速箱类型（自动、手动、电动等）。
- fuel_tank_capacity: 燃油箱容量（升）。
- body_type: 汽车基于形状和设计的分类（SUV、轿车、掀背车等）。
- rating: 用户对汽车的评分，通常满分5分。
- starting_price: 汽车的起始价格（本地货币）。
- ending_price: 汽车的最高价格（本地货币）。
- max_torque_nm: 汽车发动机产生的最大扭矩（牛顿米）。
- max_torque_rpm: 发动机达到最大扭矩时的转速（每分钟转数）。
- max_power_bhp: 汽车发动机产生的最大功率（制动马力）。
- max_power_rp: 发动机达到最大功率时的转速（每分钟转数）。
如何使用：
- 将数据集加载到您的环境中（如Python、R、Excel等）。
- 使用适当的数据分析和可视化工具以获取见解。
- 使用汽车规格进行机器学习任务，如回归或分类。
