基于阿里云平台的大数据教学案例 —— 中国二手车市场盈利部分数据分析

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 中国二手车市场潜力很大,面对如此市场行情,我们将用数据分析的方法,分析过去并使用机器学习进行建模和预测,以让即将接触或者正处于经营的商家对市场有着新的认识,且可以通过对历史数据分析后的可视化的图表展示,帮助买家在购买二手车方面提供帮助。

一、实验题目
中国二手车市场盈利部分数据分析
二、实验目的
中国二手车市场潜力很大,面对如此市场行情,我们将用数据分析的方法,分析过去并使用机器学习进行建模和预测,以让即将接触或者正处于经营的商家对市场有着新的认识,且可以通过对历史数据分析后的可视化的图表展示,帮助买家在购买二手车方面提供帮助。
三、实验难点
1)原始数据的清洗:
在原始数据集中,只有四个字段。其中一个字段包含四个数据,且用竖线隔开。在二手车的价格中,一个字段里既有数字又有中文字“万”,因此要进行数据清洗。我们采用R语言进行数据清洗,将数据切割,保证一个字段里只有一种数据。同时也对价格字段进行了处理,去掉了中文字,只保留数字。
2)机器学习
由于对机器学习接触不多,所以在建模的时候不是很顺利。而且需要考虑维度的选取以及挑选对于预测结果有帮助的数据字段。

四、实验过程
1、数据处理部分
清洗前的数据集

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清洗前原始数据集字段
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数据清洗代码(R语言进行清洗)
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清洗后导入MaxCompute的数据
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清洗后数据集的字段
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清洗后字段本地查看
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2、可视化部分
1)北京连续三年二手车交易趋势
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2)北京二手车市场的大众车辆中,型号与二手差价的关系
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3)二手交易市场中,在2017年豪华型车辆交易居多
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4)2017年,二手车数量前十的品牌
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5)同一品牌,二车手行驶公里数与价格的关系
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6)2017年,北京二手车差价较高的品牌
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7)2017年,二手交易市场较活跃的地区
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8)大众二手车较受欢迎地区
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3、机器学习PAI部分
1)机器学习数据清洗
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2)处理流程图
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3)混淆矩阵结果
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4)比例矩阵结果
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5)分析结果统计信息
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相关实践学习
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本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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