【源码】基于Python的英国福特、大众和宝马二手车数据分析项目

项目简介

本项目以英国100,000辆二手车数据集为基础，着重对福特、大众和宝马三个品牌的二手车数据展开分析。利用seaborn和matplotlib实现数据可视化，同时借助岭回归、梯度提升、弹性网络以及神经网络等模型完成二手车价格的预测。

项目的主要特性和功能

数据概览

• 读取并清洗数据。
• 查看数据头部信息、形状、各列数据类型及缺失值数量。

探索性数据分析（EDA）

• 统计变速器类型、汽车类型、燃料类型和注册年份。
• 生成可视化图表展示各特征关系。

预测模型构建

• 使用岭回归、梯度提升、弹性网络和神经网络构建模型。
• 评估模型并对比不同模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 环境准备：确保安装Python及其相关科学计算库，如numpy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。若未安装，可通过pip安装。 2. 数据读取：在指定文件路径下找到csv文件并读取数据。 3. 数据处理：清洗数据，处理缺失值和异常值。 4. 探索性数据分析：用seaborn和matplotlib进行数据可视化，探索数据关系和模式。 5. 特征选择：选择对预测二手车价格影响最大的特征。 6. 模型构建：使用sklearn中的不同回归模型进行训练。 7. 模型评估与优化：评估模型性能，按需优化。 8. 结果展示：生成报告或可视化结果，展示分析过程和结果。

注意，此项目主要侧重于数据分析与预测模型构建，实际部署和应用可能需进一步优化调整。实际操作时，请根据具体业务需求和实际情况调整优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】