二手车交易价格预测是一个典型的回归问题，它涉及到多个因素，如车况、里程数、品牌、型号等。这些因素对二手车的价格影响较大，因此需要通过数据挖掘技术进行深入研究和分析。

Datawhale与天池联合发起的数据挖掘之二手车交易价格预测大赛，提供了一个很好的平台，让研究人员可以在这个平台上分享他们的研究成果，同时也为研究人员提供了丰富的数据资源。

在研究中，研究人员需要收集大量的二手车交易数据，包括车辆的基本信息、历史交易记录、车况评估报告等。通过对这些数据的分析和处理，研究人员可以找出影响二手车价格的主要因素，并建立相应的预测模型。

例如，研究人员可以通过分析车辆的品牌、型号、车况等因素对二手车价格的影响，建立线性回归模型或逻辑回归模型等。通过训练和验证模型，研究人员可以得到一个准确的二手车价格预测结果，为二手车市场的参与者提供参考。课题的研究背景是基于Datawhale与天池联合发起的数据挖掘之二手车交易价格预测大赛，以二手车市场为背景，要求预测二手汽车的交易价格，是一个典型的回归问题。