二手车销售数据分析与视觉化系统.rar

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本数据集包含15万行二手车交易记录，涵盖销售ID、车辆名称、注册日期、车型、品牌、车身类型、燃料类型、变速箱类型、功率、公里数、未修复损坏情况、地区代码、卖家类型、报价方式、创建日期和价格。

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。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，专注于从大数据中提取有价值信息和知识。本次学习基于二手车价格数据分析展开，深入探讨了多个关键模型如线性回归、决策树、GBDT、XGBoost和LightGBM，通过参数调整优化模型预测能力。学习过程中还介绍了五折交叉验证的应用，以及数据读取和内存优化技巧。数据预处理阶段包括处理缺失值和异常值，采用了dropna()和replace('-',0)等方法，有效优化了数据质量。

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本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

随着城市发展和经济增长，北京的二手房市场变得日益活跃。利用Pyechars进行数据分析，可以深入了解市场趋势和投资机会。

Python数据分析实战-链家北京二手房价分析分析目标1、查看北京二手居民住房的分布价格情况，Part 1-数据读取和预处理； 2、理解变量、数据选取、重复值缺失值处理，Part 2 -北京市房源分布； 3、数量、单价、总价，Part 3 -各城区房源分布，Part 4 -各城区房价分布； 4、单价分布、总价分布、高价Top15小区、低价Top15小区，Part 5 -各城区房源面积分布； 5、全市平均面积分布、各城区总面积分布，Part 6 -房价与房源特性的关系。