项目编号：BS-Python-010
一，环境介绍
语言环境：Python3.8+Flask
开发工具：IDEA或PyCharm
二，项目简介
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。
三，系统展示
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") )
四，相关作品展示
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
