基于天池大赛“零基础入门数据挖掘–二手车交易价格预测”的数据集，对二手车交易价格的数字特征进行分析。分析内容包括：

1. 相关性分析: 分析各个数字特征与目标变量（二手车交易价格）之间的相关性，识别关键影响因素。

2. 偏度和峰度分析: 计算并可视化各个数字特征的偏度和峰度，判断数据分布特征，例如数据是否对称、是否存在异常值等。

3. 单变量分布可视化: 使用直方图、密度图等可视化方法展示各个数字特征的分布情况，直观了解数据的集中趋势和离散程度。

4. 双变量关系可视化: 使用散点图、热力图等可视化方法展示数字特征两两之间的关系，探索特征之间的潜在关联。

5. 多变量回归分析: 建立多个数字特征与目标变量之间的回归模型，量化分析各个特征对目标变量的影响程度。

上述分析将使用Python语言和相关数据分析库实现，例如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等。