項(xiàng)目背景|項(xiàng)目概述|學(xué)習(xí)目標(biāo)|任務(wù)實(shí)施步驟項(xiàng)目二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】01101111011010111101010000101101010100111101背景先導(dǎo)項(xiàng)目概述項(xiàng)目學(xué)習(xí)目標(biāo)任務(wù)實(shí)施步驟01Background02BriefIntroduction03LearningObjectives04ImplementationSteps主要內(nèi)容二手車(chē)數(shù)據(jù)獲取使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取二手車(chē)數(shù)據(jù)項(xiàng)目總體要求

二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析本項(xiàng)目致力于運(yùn)用Python及其相關(guān)的第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析，深度發(fā)掘二手車(chē)市場(chǎng)的隱藏價(jià)值。通過(guò)精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析，揭示市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)、價(jià)格波動(dòng)等關(guān)鍵信息。項(xiàng)目三維目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)可視化技術(shù)及其應(yīng)用，熟悉不同圖表類(lèi)型（如提琴圖、熱力圖、餅圖等）的適用場(chǎng)景和應(yīng)用；熟悉數(shù)據(jù)可視化相關(guān)的Python第三方庫(kù)的使用方法，如Matplotlib、Seaborn、wordcloud、pyecharts等；了解二手車(chē)市場(chǎng)的運(yùn)作機(jī)制及數(shù)據(jù)特點(diǎn)，包括價(jià)格變化因素，掌握如何通過(guò)數(shù)據(jù)可視化手段揭示二手車(chē)市場(chǎng)相關(guān)規(guī)律和問(wèn)題。知識(shí)目標(biāo)技能目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)能夠獨(dú)立收集、整理和處理二手車(chē)交易數(shù)據(jù)；會(huì)熟練運(yùn)用Matplotlib、Seaborn、wordcloud、PyEcharts進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，能夠根據(jù)應(yīng)用生成直觀、易懂的數(shù)據(jù)圖表；

（《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（Python）職業(yè)技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》中級(jí)3.3.1）會(huì)結(jié)合應(yīng)用需求，設(shè)置正確的參數(shù)對(duì)Seaborn生成圖表中的各項(xiàng)內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整；

（《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（Python）職業(yè)技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》初級(jí)3.3.2）能通過(guò)數(shù)據(jù)可視化分析，發(fā)現(xiàn)大量的二手車(chē)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并提出相應(yīng)的建議或解決方案。

（《大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)（Python）職業(yè)技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》中級(jí)3.3.3）知識(shí)目標(biāo)技能目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)證證項(xiàng)目三維目標(biāo)證培養(yǎng)創(chuàng)新思維和解決問(wèn)題的能力，能靈活應(yīng)對(duì)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中遇到的各種挑戰(zhàn)；提升自我學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)的意識(shí)，能主動(dòng)跟蹤和學(xué)習(xí)新技術(shù)、新方法；樹(shù)立綠色發(fā)展理念，關(guān)注資源循環(huán)利用和環(huán)境保護(hù)；培養(yǎng)良好的職業(yè)道德和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能與不同背景的人有效溝通和合作。技能目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)項(xiàng)目三維目標(biāo)二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程熱門(mén)城市分析車(chē)齡分布分析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析從文件中讀取數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)處理，構(gòu)造相關(guān)特征。最后，通過(guò)使用可視化圖表展現(xiàn)二手車(chē)輛的數(shù)據(jù)變化及不同國(guó)標(biāo)占比情況。價(jià)格相關(guān)分析熱門(mén)城市分析車(chē)齡分布分析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析對(duì)二手車(chē)發(fā)布信息進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)，以確定最受市場(chǎng)歡迎的熱門(mén)車(chē)型；對(duì)二手車(chē)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從而準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)出二手車(chē)市場(chǎng)最為活躍的熱門(mén)城市。價(jià)格相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程熱門(mén)城市分析車(chē)齡分布分析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析基于給定的城市及二手車(chē)數(shù)據(jù)信息，繪制基于地圖的熱力圖，展現(xiàn)二手車(chē)在不同城市的分布情況。價(jià)格相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程熱門(mén)城市分析車(chē)齡分布分析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析深入剖析二手車(chē)車(chē)齡與里程分布情況，綜合運(yùn)用直方圖、提琴圖等多種可視化工具，對(duì)二手車(chē)車(chē)齡與里程數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的分析。價(jià)格相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程熱門(mén)城市分析車(chē)齡分布分析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析通過(guò)數(shù)據(jù)分析深入探究二手車(chē)數(shù)據(jù)中各因素間的相關(guān)度，特別是車(chē)齡、里程數(shù)與價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)性，并用合適的圖表展現(xiàn)結(jié)果。價(jià)格相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程熱門(mén)城市分析數(shù)據(jù)解析價(jià)格相關(guān)分析價(jià)格回歸分析基本分析運(yùn)用一元線性回歸模型來(lái)探究里程數(shù)與車(chē)齡之間的線性關(guān)系采用多項(xiàng)式回歸模型來(lái)深入分析里程數(shù)與二手車(chē)價(jià)格之間的復(fù)雜關(guān)系價(jià)格相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析流程還在等什么？馬上動(dòng)手實(shí)施二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析項(xiàng)目吧~1.可視化分析2.項(xiàng)目可視化分析整體流程：小結(jié)課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)1基本分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析對(duì)二手車(chē)價(jià)格進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單esc.csv文件中涵蓋了諸多關(guān)鍵信息，如車(chē)輛名稱(chēng)（或標(biāo)題）、排量、售價(jià)、所在城市、國(guó)標(biāo)排放標(biāo)準(zhǔn)、購(gòu)買(mǎi)年份以及行駛里程等。本任務(wù)從文件中讀取數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)處理，構(gòu)造相關(guān)特征。最后，通過(guò)使用可視化圖表展現(xiàn)二手車(chē)輛的數(shù)據(jù)變化及不同國(guó)標(biāo)占比情況。任務(wù)概述

任務(wù)描述：綜合統(tǒng)計(jì)與分析，并需繪制區(qū)域價(jià)格對(duì)比圖和價(jià)格分布直方圖。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）如何根據(jù)車(chē)輛的購(gòu)買(mǎi)日期和當(dāng)前日期計(jì)算車(chē)齡？（2）描述性統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)該包括哪些關(guān)鍵指標(biāo)？（3）Pandas中什么函數(shù)可以快捷完成描述性統(tǒng)計(jì)分析？（4）要對(duì)價(jià)格做變化分析和占比分析時(shí)，如何根據(jù)年份和國(guó)標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組？。（5）如何使用matplotlib繪制折線圖和柱狀圖？”

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述任務(wù)解決方案

一、數(shù)據(jù)獲取:任務(wù)解決方案

二、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:任務(wù)解決方案

二、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:任務(wù)解決方案

三、數(shù)據(jù)基本分析:任務(wù)解決方案

三、數(shù)據(jù)基本分析:小結(jié)1.如何使用seaborn實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析？2.

catplot()的參數(shù)有哪些？如何指定圖表類(lèi)型？

柱狀圖、折線圖要點(diǎn)掌握seaborncatplotkind課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)2熱門(mén)城市分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析使用詞云圖展現(xiàn)各二手車(chē)市場(chǎng)熱門(mén)車(chē)型及城市教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單對(duì)二手車(chē)發(fā)布信息進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì)，以確定最受市場(chǎng)歡迎的熱門(mén)車(chē)型；對(duì)二手車(chē)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從而準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)出二手車(chē)市場(chǎng)最為活躍的熱門(mén)城市。任務(wù)概述

任務(wù)描述：應(yīng)用詞云圖統(tǒng)計(jì)二手車(chē)市場(chǎng)中的熱門(mén)車(chē)型和城市，以分析市場(chǎng)趨勢(shì)和受歡迎程度。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010二手車(chē)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）在二手車(chē)市場(chǎng)中，哪些車(chē)型的發(fā)布信息數(shù)量最多？如何展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果？（2）在全國(guó)范圍內(nèi)，哪些城市的二手車(chē)發(fā)布信息量最大？如何展現(xiàn)分析結(jié)果？（3）詞云圖有什么特點(diǎn)？如何使用wordcloud庫(kù)繪制詞云圖？（4）在生成詞云圖時(shí)，應(yīng)如何設(shè)置參數(shù)以突出顯示最受歡迎的車(chē)型？（5）如何解析生成詞云圖？”

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述任務(wù)解決方案

一、熱門(mén)車(chē)型任務(wù)解決方案

二、熱門(mén)城市小結(jié)1.如何使用wordcloud展現(xiàn)詞云圖？2.詞云圖的用法與意義要點(diǎn)掌握WordcloudjoinWordCloudgenerate課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)3地理分布分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析使用熱力圖展現(xiàn)二手車(chē)地理分布情況二手車(chē)數(shù)據(jù)教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單運(yùn)用Pyecharts庫(kù)中的Geo類(lèi)，精準(zhǔn)地呈現(xiàn)出各個(gè)城市的二手車(chē)數(shù)據(jù)分布狀況，助力我們更深入地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。任務(wù)概述

任務(wù)描述：繪制基于地圖的熱力圖，展現(xiàn)二手車(chē)在不同城市的分布情況。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）要對(duì)價(jià)格相關(guān)因素進(jìn)行分析時(shí)，用哪些類(lèi)型的圖表比較合適？（2）什么是散點(diǎn)圖？可以用來(lái)做什么？（3）如何使用matplotlib繪制散點(diǎn)圖？（4）散點(diǎn)圖與氣泡圖是什么樣的關(guān)系？（5）如何使用matplotlib繪制氣泡圖？”

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述任務(wù)解決方案

代碼小結(jié)1.如何使用pyecharts實(shí)現(xiàn)地圖的繪制？2.

如何在地圖上顯示熱力值？

要點(diǎn)掌握pyechartsgroupbycountGeo課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)4車(chē)齡分布分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析對(duì)二手車(chē)車(chē)齡、里程數(shù)做分布分析二手車(chē)數(shù)據(jù)教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單綜合運(yùn)用直方圖、提琴圖等多種可視化工具，對(duì)二手車(chē)車(chē)齡與里程數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位的分析。此外，我們還將根據(jù)城市和不同區(qū)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，以更精確地洞察數(shù)據(jù)的分布情況。任務(wù)概述

任務(wù)描述：從多個(gè)維度深入分析二手車(chē)的車(chē)齡、里程數(shù)分布情況。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）對(duì)于買(mǎi)家來(lái)說(shuō)，他們更可能根據(jù)車(chē)齡還是行駛里程來(lái)選擇二手車(chē)？這兩者之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或趨勢(shì)？如何展現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的分布？（2）什么是密度曲線圖？可以用來(lái)做什么？（3）什么是提琴圖？可以用來(lái)做什么？（4）如何使用Seaborn繪制子圖、直方圖、密度曲線圖和提琴圖等？（5）對(duì)圖表進(jìn)行解讀：在不同的城市中，各個(gè)車(chē)齡、里程區(qū)間的二手車(chē)分布有何差異？是否有些城市的二手車(chē)普遍使用年限、行駛里程較低，而有些城市則較高？”

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述任務(wù)解決方案

一、車(chē)齡分布情況任務(wù)解決方案

一、車(chē)齡分布情況任務(wù)解決方案

二、按城市分組查看車(chē)齡分布情況任務(wù)解決方案

三、按里程數(shù)分組查看車(chē)齡分布情況任務(wù)解決方案

四、里程數(shù)分布情況小結(jié)1.如何實(shí)現(xiàn)分布分析結(jié)果的可視化？2.

如何使用seaborn實(shí)現(xiàn)直方圖、密度曲線圖、提琴圖的繪制？

要點(diǎn)掌握seabornhistplot()violinplot()swamplot課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)5價(jià)格相關(guān)分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析對(duì)二手車(chē)價(jià)格影響因素做相關(guān)分析二手車(chē)數(shù)據(jù)教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單深入挖掘那些顯著影響二手車(chē)定價(jià)的諸多要素。通過(guò)本分析任務(wù)，為購(gòu)車(chē)者、銷(xiāo)售商及投資者提供精確而實(shí)用的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)視角。任務(wù)概述

任務(wù)描述：深入探究二手車(chē)數(shù)據(jù)中各因素間的相關(guān)度，特別是車(chē)齡、里程數(shù)與價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)性，并用合適的圖表展現(xiàn)結(jié)果。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）哪些因素通常被認(rèn)為會(huì)影響二手車(chē)的價(jià)格？如何量化和分類(lèi)這些影響因素？（2）如何利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)分析各因素與二手車(chē)價(jià)格之間的相關(guān)性？車(chē)齡和里程數(shù)之間是否存在相關(guān)性？如果存在，它們是如何相互影響的？？（3）如何使用pandas、seaborn對(duì)各因素進(jìn)行相關(guān)性分析？”

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述任務(wù)解決方案

相關(guān)分析任務(wù)解決方案

相關(guān)分析任務(wù)解決方案

相關(guān)分析任務(wù)解決方案

相關(guān)分析小結(jié)1.如何使用seaborn展現(xiàn)相關(guān)分析的結(jié)果？2.如何使用seaborn實(shí)現(xiàn)矩陣圖的繪制？

要點(diǎn)掌握seabornheatmap()jointplot()pairplot()課程負(fù)責(zé)人：陳清華任務(wù)6價(jià)格回歸分析任務(wù)實(shí)施【大數(shù)據(jù)分析技術(shù)】課程二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析主要內(nèi)容任務(wù)說(shuō)明引導(dǎo)問(wèn)題任務(wù)解決方案代碼解析對(duì)二手車(chē)數(shù)據(jù)做回歸分析二手車(chē)數(shù)據(jù)教學(xué)難點(diǎn)任務(wù)工單在二手車(chē)數(shù)據(jù)可視化分析中，熱力圖可以用來(lái)直觀地顯示不同區(qū)域之間房源分布情況。在本任務(wù)中，我們可以通過(guò)地址獲取房源的經(jīng)緯圖，并結(jié)合地圖展現(xiàn)房源的分布。任務(wù)概述

任務(wù)描述：采用多項(xiàng)式回歸模型來(lái)深入分析里程數(shù)與二手車(chē)價(jià)格之間的復(fù)雜關(guān)系。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010數(shù)據(jù)源esc.csv顯示結(jié)果

任務(wù)要求任務(wù)概述（1）里程數(shù)與車(chē)齡之間、里程數(shù)與價(jià)格之間存在什么樣的關(guān)系？（2）線性回歸與多項(xiàng)式回歸的本質(zhì)區(qū)別是什么？（3）sklearn中如何實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸，實(shí)現(xiàn)方法上與線性回歸有何不同？（4）sklearn中，多元線性回歸與多項(xiàng)式回歸的實(shí)現(xiàn)又有何共通之處？（5）是否有其他可能影響二手車(chē)價(jià)格的變量未被考慮？

問(wèn)題引導(dǎo)：任務(wù)概述