基于Python的二手车市场数据分析(任务书、开题报告、外文翻译、论文19000字，参考代码) )。
摘要
本文采用面向对象解释类型的计算机编程语言python对二手车市场的数据进行分析、建模和预测，首先在某摄影车网站上对二手车拍卖成交的相关记录进行数据采集，该过程主要是python的第三方库然后提取可能影响拍卖价格的因素，对提取的数据进行分析清洗，使其成为后续建模所需的数据类型，然后根据数据特征和问题类型选择合适的算法模型，选择合适的参数优化训练模型。 比较了采用随机森林随机梯度下降回归和随机梯度下降回归两种情况下的预测模型，对二手车拍卖价格的预测具有重要指导意义。 研究结果表明，随机森林模型能较好地解释本数据集，可用于相似数据集的预测分析和各特征重要性的讨论。 本文的特色是提出了一种新的预测模型来预测拍卖二手车价格，同时也是一种对一定程度上想销售自己二手车的消费者来说评估自己汽车的方法，同时利用本文的随机森林算法模型可以作为新的二手车保值率的评估标准
关键词：二手车； 网络拍卖价格； 随机森林； 随机梯度下降回归
Abstract
In this paper，thedataofthesecond-handcarmarketisanalyzed， modeledandpredictedwitheaidofthecomputerprogramminglanguagepythonoftheobjectorientedinterpretationtype.first， thedataiscapturedfortherelatedrecordsofthesecond-handcarauctiononthecarsite.theprocessmainlyusesthethirdpartylibraryreq itisusedinthisprocess.thefactorsthatmayaffectthepriceoftheauctionareextractedandanalyzedandcleanedtomakeitadatatypeneded for n， theappropriatealgorithmmodelisselectedaccordingtothecharacteristicsofthedataaandthetypeoftheprobacthe andtheapropriateparameteram lisselected，andtherandomforestrandomgradientisused.theresultsareofgreatguidingsignificanceforthepredictionofthesecond-haresed
thispapermainlystudiesthepredictionmodelofsecond-handcarpriceandthefactorsthataffecttheauctionprice。
theresultsshowthattherandomforestmodelcanexplainthedatasetwell，andcanbeusedtopredictandanalyzesimilardatasets。
thefeatureofthispaperistoproposeanewforecastmodelfortheforecastofsecond-hand car price，and to some extent， itisalsoamethodfortheconsumerswhowanttoselltheirusedcars.at the same time，themodeloftherandomforestalgorithminthispapercanbercanbeubeubeubeurs
Key Words:Used car； 在线身份验证； 随机强制； randomgradientdescentregression
目录
第一章绪论1
1.1研究背景和意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义2
1.2研究现状3
1.2.1二手车价值评估国内外研究现状3
1.2.2网络拍卖成交价格影响及价格预测的国内外研究现状3
1.3研究框架4
1.3.1研究内容4
1.3.2技术路线图5
第二章数据分析6
2.1二手车拍卖价格影响因素分析6
2.2二手车拍卖数据收集8
2.2.1工具8的使用
2.2.2算法设计8
2.2.3攀登结果展示8
2.3二手车拍卖数据处理10
2.3.1数据分类10
2.3.2数据清洗10
2.3.3数据可视化14
2.3.4数值分析17
2.4本章总结20
第三章预测模型研究设计21
3.1系统分析21
3.1.1基本培训模式方案21
3.1.2模型效应的衡量指标21
3.1.3开发环境21
3.2模型介绍22
3.2.1随机森林模型22
3.2.2随机梯度递减回归模型22
3.3模型培训和评估23
3.3.1模型培训23
3.3.2评估预测模型23
3.4结果分析25
3.5本章总结29
第四章绪论30
4.1总结30
4.2展望30
参考文献32
33道谢