Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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コンテキスト
中古車の価値を推定することは、自動車ビジネスにおける日常的な主要な課題の1つです。私たちは、車の販売価格は製品自体の価値だけでなく、市場動向、現在の在庫状況、政治情勢などの要素にも大きく影響されると考えています。
この課題を通じて、この魅力的なトピックに関心を喚起し、中古車の価値を左右する主要な要因についての洞察を得ることを期待しています。
内容
提供されたデータは、2018年にB2Bオークションを通じて販売された約5000台の実際のBMW車両から構成されています。表に示されている価格は、オークション中に達成された最高入札価格です。
私たちはすでにいくつかのデータクリーニングを行い、エンジン損傷などの車を除外しました。ただし、傷などの軽微な損傷がまだある可能性がありますが、それに関する詳細な情報はありません。
私たちはまた、車の装備に基づいて、中古車の価値に良い影響を与えると思われる8つの基準を抽出しました。これらの基準はfeature_1からfeature_8とラベル付けされ、以下のデータに示されています。
着想
私たちは、基本的な説明と提供された8つの特徴に基づいて中古車の価値を説明する適切な統計モデルを見つけたいと思っています。以下の質問は、私たちにとって特に興味深いものです。
1. 各特徴が車の推定価値にどれだけの影響を与えますか？
2. 車の推定価値は時間とともにどのように変化しますか？何らかのパターンを検出できますか？（例：コンバーチブルの価格は冬よりも夏に高くなるはずです）
3. データに表されていない要因が価格に与える影響はどれくらい大きいですか？言い換えると、あなたの統計モデルに含まれる推定分散は何ですか？
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