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作者主页:编程指南针
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师
主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助
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文末获取源码
语言环境:Python3.8
开发工具:IDEA或PyCharm
二手市场数据分析是指对二手市场中的交易数据进行整理、分析和解读,以从中获取有用的信息并作出决策。以下是可能的分析方向:
1. 商品价格分析:通过对不同商品在市场上的价格进行分析,了解到商品的市场价值、价格波动趋势等信息,以便于制定购买或销售策略。
2. 商品销售量分析:通过对不同商品在市场上的销售量进行分析,了解到商品的受欢迎程度、销售趋势等信息,以便于制定采购或促销策略。
3. 购买者分析:通过对购买者的性别、年龄、地域等信息进行分析,了解到不同消费群体的消费习惯、消费偏好等信息,以便于制定精准的市场推广策略。
4. 品牌分析:通过对不同品牌的销售量、市场份额等信息进行分析,了解到不同品牌在市场上的竞争力和发展趋势,以便于制定品牌推广策略。
5. 交易行为分析:通过对交易行为的数据进行分析,了解到不同时间段、不同地域、不同商品的交易状况,以便于制定更加合理的交易策略。
6. 竞争分析:通过对同类产品的竞争情况进行分析,了解到不同品牌、不同价格的竞争对手,以便于制定更加有效的市场竞争策略。
本项目基于Python+Echart实现二手车市场数据分析和大屏展示,通过采集到的二手车相关数据,读取采集的数据文件,进行数据分析和展示。采用Flask Web框架开发实现动态WEB页面数据加载和展示。
大屏数据展示分析
分模块介绍实现:
城市前十功能
对应代码:
- #汽车品牌
-
- import pandas as pd
- df=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")
-
- df_title = df.apply(lambda x:x['标题'].split(' ')[0], axis=1)
- title_list = df_title.value_counts().index.tolist()[:10]
- title_num = df_title.value_counts().tolist()[:10]
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import Bar
-
- c = (
- Bar()
- .add_xaxis(title_list)
- .add_yaxis("汽车品牌", title_num)
- .set_colors(["cyan","gray"])
- .set_global_opts(
- xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
- title_opts=opts.TitleOpts(title="汽车品牌数量前十"),
- )
- .render("bigdata/cardata/汽车品牌前十.html")
-
- )
-
城市分布
实现代码:
- #城市前十
- import pandas as pd
- df=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")
- city_num = df['城市'].value_counts().tolist()[:10]
- city_type = df['城市'].value_counts().index.tolist()[:10]
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import Pie
- from pyecharts.faker import Faker
-
- c = (
- Pie()
- .add("", [list(z) for z in zip(city_type, city_num)])
- .set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple","black","cyan","gray"])
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="城市前十"))
- .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
- .render("bigdata/cardata/城市前十.html")
- )
-
年份分布
代码实现:
- #年份分布
-
- import pandas as pd
-
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import Pie
- from pyecharts.faker import Faker
-
- df=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")
- df.head()
- df['年份'].value_counts().values.tolist()
- year_num =df['年份'].value_counts().values.tolist()
- year_type=df['年份'].value_counts().index.tolist()
-
-
-
- c = (
- Pie()
- .add("", [list(z) for z in zip(year_type, year_num)])
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="年份分布"))
- .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
- .render("bigdata/cardata/年份分布.html")
- )
购买渠道及价格
代码实现:
- #车辆价格
-
- import pandas as pd
-
- import pyecharts.options as opts
- from pyecharts.charts import Line
- from pyecharts.faker import Faker
-
- df=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")
-
- def price(x):
- if x<=5.0:
- return '五万元以下'
- elif 5.0<x<=10.0:
- return '5-10万'
- elif 10.0<x<=15.0:
- return '10-15万'
- elif 15.0<x<=20.0:
- return '15-20万'
- elif 20.0<x<=30.0:
- return '20-30万'
- else:
- return '30万以上'
- df['价格分级']=df['价格(万元)'].apply(lambda x:price(x))
- price_num =df['价格分级'].value_counts().tolist()
- price_list=df['价格分级'].value_counts().index.tolist()
- # print(price_num)
-
-
- c = (
- Line()
- .add_xaxis(price_list)
- .add_yaxis("价格", price_num)
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="车辆价格"))
- .render("bigdata/cardata/车辆价格.html")
- )
-
二手车保修及里程
代码实现
- #保修占比
- import pandas as pd
-
- from pyecharts import options as opts
- from pyecharts.charts import Liquid
-
- df=pd.read_csv("二手车基本信息.csv")
- df["是否保修"].fillna("无保修",inplace=True)
- per=df['是否保修'].value_counts()['无保修']/len(df)
- c = (
- Liquid()
- .add("lq", [1 - per])
- .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="保修占比"))
- .render("bigdata/cardata/保修占比.html")
-
- )
-
基于Java开发、Python开发、PHP开发、C#开发等相关语言开发的实战项目
基于Nodejs、Vue等前端技术开发的前端实战项目
基于微信小程序和安卓APP应用开发的相关作品
基于51单片机等嵌入式物联网开发应用
基于各类算法实现的AI智能应用
基于大数据实现的各类数据管理和推荐系统
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