作者主頁：編程指南針

作者簡介：Java領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)創(chuàng)作者、CSDN博客專家 、CSDN內(nèi)容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客專家、51CTO特邀作者、多年架構(gòu)師設(shè)計經(jīng)驗、騰訊課堂常駐講師

主要內(nèi)容：Java項目、Python項目、前端項目、人工智能與大數(shù)據(jù)、簡歷模板、學(xué)習(xí)資料、面試題庫、技術(shù)互助

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文末獲取源碼?

項目編號：BS-Python-010?

一，環(huán)境介紹

語言環(huán)境：Python3.8

開發(fā)工具：IDEA或PyCharm

二，項目簡介

二手市場數(shù)據(jù)分析是指對二手市場中的交易數(shù)據(jù)進行整理、分析和解讀，以從中獲取有用的信息并作出決策。以下是可能的分析方向：

1. 商品價格分析：通過對不同商品在市場上的價格進行分析，了解到商品的市場價值、價格波動趨勢等信息，以便于制定購買或銷售策略。

2. 商品銷售量分析：通過對不同商品在市場上的銷售量進行分析，了解到商品的受歡迎程度、銷售趨勢等信息，以便于制定采購或促銷策略。

3. 購買者分析：通過對購買者的性別、年齡、地域等信息進行分析，了解到不同消費群體的消費習(xí)慣、消費偏好等信息，以便于制定精準(zhǔn)的市場推廣策略。

4. 品牌分析：通過對不同品牌的銷售量、市場份額等信息進行分析，了解到不同品牌在市場上的競爭力和發(fā)展趨勢，以便于制定品牌推廣策略。

5. 交易行為分析：通過對交易行為的數(shù)據(jù)進行分析，了解到不同時間段、不同地域、不同商品的交易狀況，以便于制定更加合理的交易策略。

6. 競爭分析：通過對同類產(chǎn)品的競爭情況進行分析，了解到不同品牌、不同價格的競爭對手，以便于制定更加有效的市場競爭策略。

本項目基于Python+Echart實現(xiàn)二手車市場數(shù)據(jù)分析和大屏展示，通過采集到的二手車相關(guān)數(shù)據(jù)，讀取采集的數(shù)據(jù)文件，進行數(shù)據(jù)分析和展示。采用Flask? Web框架開發(fā)實現(xiàn)動態(tài)WEB頁面數(shù)據(jù)加載和展示。

三，系統(tǒng)展示

大屏數(shù)據(jù)展示分析

分模塊介紹實現(xiàn)：

城市前十功能

對應(yīng)代碼：

#汽車品牌

import pandas as pd
df=pd.read_csv("二手車基本信息.csv")

df_title = df.apply(lambda x:x['標(biāo)題'].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("汽車品牌", title_num)
    .set_colors(["cyan","gray"])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="汽車品牌數(shù)量前十"),
    )
    .render("bigdata/cardata/汽車品牌前十.html")

)

城市分布

實現(xiàn)代碼：

#城市前十
import pandas as pd
df=pd.read_csv("二手車基本信息.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=": {c}"))
    .render("bigdata/cardata/城市前十.html")
)

年份分布

代碼實現(xiàn)：

#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("二手車基本信息.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=": {c}"))
    .render("bigdata/cardata/年份分布.html")
)

購買渠道及價格

代碼實現(xiàn)：

#車輛價格

import pandas as pd

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker

df=pd.read_csv("二手車基本信息.csv")

def price(x):
    if x<=5.0:
        return '五萬元以下'
    elif 5.0<x<=10.0:
        return '5-10萬'
    elif 10.0<x<=15.0:
        return '10-15萬'
    elif 15.0<x<=20.0:
        return '15-20萬'
    elif 20.0<x<=30.0:
        return '20-30萬'
    else:
        return '30萬以上'
df['價格分級']=df['價格(萬元)'].apply(lambda x:price(x))
price_num =df['價格分級'].value_counts().tolist()
price_list=df['價格分級'].value_counts().index.tolist()
# print(price_num)


c = (
    Line()
    .add_xaxis(price_list)
    .add_yaxis("價格", price_num)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="車輛價格"))
    .render("bigdata/cardata/車輛價格.html")
)

二手車保修及里程

代碼實現(xiàn)?

#保修占比
import pandas as pd

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Liquid

df=pd.read_csv("二手車基本信息.csv")
df["是否保修"].fillna("無保修",inplace=True)
per=df['是否保修'].value_counts()['無保修']/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")

)

四，相關(guān)作品展示

基于Java開發(fā)、Python開發(fā)、PHP開發(fā)、C#開發(fā)等相關(guān)語言開發(fā)的實戰(zhàn)項目

基于Nodejs、Vue等前端技術(shù)開發(fā)的前端實戰(zhàn)項目

基于微信小程序和安卓APP應(yīng)用開發(fā)的相關(guān)作品

基于51單片機等嵌入式物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)應(yīng)用

基于各類算法實現(xiàn)的AI智能應(yīng)用

基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的各類數(shù)據(jù)管理和推薦系統(tǒng)

?

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-702048.html

到了這里，關(guān)于基于Python+Flask+Echart實現(xiàn)二手車數(shù)據(jù)分析展示的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！