자동차 데이터셋

자동차 시장 동향을 분석하고, 가격 전략을 개선하며, 차량 재고 관리를 보다 효과적으로 강화하십시오.

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데이터셋 마켓플레이스

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이미 인기 웹사이트의 데이터 수집을 구축하고 유지 관리했을 가능성이 높습니다. 기성 데이터셋을 사용하여 번거로움 없는 데이터 접근을 보장하십시오.

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Automotive dataset sample

데이터 포인트에는 연식, 제조사, 모델, 주행 거리, 상태, 위치, 차량 식별 번호(VIN), 변속기 및 구동계, 연비, 옵션 및 기능, 시장 가치, 판매자 정보 등이 포함될 수 있습니다. 전체 커버리지 데이터셋 또는 하위 집합을 구매하십시오.

데이터셋 가격

주사율

일회성

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50% 절약

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20M

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정리 및 검증 완료
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파워 AI 에이전트 즉시 활성화

저희 Automotive Dataset 데이터셋은 AI/LLM에 최적화되어 있습니다: 명확한 구조, 충분한 문서화, 코드 및
레시피가 포함되어 있어 LLM/챗봇 통합이 용이합니다.

구조화되고 깔끔하게

일관된 스키마로 사전 처리된 데이터로, AI 모델 훈련 및 추론에 최적화되었습니다.

코드 예시

AI 워크플로우와의 손쉬운 통합을 위한 즉시 사용 가능한 Python, Node.js, cURL, PHP, Go, Java 및 Ruby 스니펫.

문서화

ChatGPT, Claude 및 기타 대규모 언어 모델(LLM) 통합을 위한 포괄적인 가이드 및 노트.

                              curl --request GET 
--url https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download 
--header 'Authorization: Bearer '

                              import requests
url = "https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download"
headers = {"Authorization": "Bearer "}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())

                              const url = 'https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download';
const options = {method: 'GET', headers: {Authorization: 'Bearer '}, body: undefined};

try {
    const response = await fetch(url, options);
    const data = await response.json();
    console.log(data);
} catch (error) {
    console.error(error);
}

                              HttpResponse response = Unirest.get("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")
.header("Authorization", "Bearer ")
.asString();

                              require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.brightdata.com/datasets/snapshots/{id}/download")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Get.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer '

response = http.request(request)
puts response.read_body

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