《大数据分析技术应用》课件-项目十 数据可视化分析

项目背景|项目概述|学习目标|任务实施步骤项目二手车数据可视化分析【大数据分析技术】01101111011010111101010000101101010100111101背景先导项目概述项目学习目标任务实施步骤01Background02BriefIntroduction03LearningObjectives04ImplementationSteps主要内容二手车数据获取使用网络爬虫获取二手车数据项目总体要求

二手车数据可视化分析本项目致力于运用Python及其相关的第三方库进行数据可视化分析，深度发掘二手车市场的隐藏价值。通过精细化的数据分析，揭示市场的发展趋势、价格波动等关键信息。项目三维目标掌握数据可视化技术及其应用，熟悉不同图表类型（如提琴图、热力图、饼图等）的适用场景和应用；熟悉数据可视化相关的Python第三方库的使用方法，如Matplotlib、Seaborn、wordcloud、pyecharts等；了解二手车市场的运作机制及数据特点，包括价格变化因素，掌握如何通过数据可视化手段揭示二手车市场相关规律和问题。知识目标技能目标素养目标能够独立收集、整理和处理二手车交易数据；会熟练运用Matplotlib、Seaborn、wordcloud、PyEcharts进行数据分析和可视化，能够根据应用生成直观、易懂的数据图表；

（《大数据应用开发（Python）职业技能等级标准》中级3.3.1）会结合应用需求，设置正确的参数对Seaborn生成图表中的各项内容进行调整；

（《大数据应用开发（Python）职业技能等级标准》初级3.3.2）能通过数据可视化分析，发现大量的二手车数据中提取有价值的信息，并提出相应的建议或解决方案。

（《大数据应用开发（Python）职业技能等级标准》中级3.3.3）知识目标技能目标素养目标证证项目三维目标证培养创新思维和解决问题的能力，能灵活应对项目实施过程中遇到的各种挑战；提升自我学习和持续学习的意识，能主动跟踪和学习新技术、新方法；树立绿色发展理念，关注资源循环利用和环境保护；培养良好的职业道德和团队协作精神，能与不同背景的人有效沟通和合作。技能目标素养目标知识目标项目三维目标二手车数据可视化分析流程热门城市分析车龄分布分析价格相关分析价格回归分析基本分析从文件中读取数据，并对数据做预处理，构造相关特征。最后，通过使用可视化图表展现二手车辆的数据变化及不同国标占比情况。价格相关分析热门城市分析车龄分布分析价格相关分析价格回归分析基本分析对二手车发布信息进行详细统计，以确定最受市场欢迎的热门车型；对二手车市场数据进行综合分析，从而准确统计出二手车市场最为活跃的热门城市。价格相关分析二手车数据可视化分析流程热门城市分析车龄分布分析价格相关分析价格回归分析基本分析基于给定的城市及二手车数据信息，绘制基于地图的热力图，展现二手车在不同城市的分布情况。价格相关分析二手车数据可视化分析流程热门城市分析车龄分布分析价格相关分析价格回归分析基本分析深入剖析二手车车龄与里程分布情况，综合运用直方图、提琴图等多种可视化工具，对二手车车龄与里程数据进行全方位的分析。价格相关分析二手车数据可视化分析流程热门城市分析车龄分布分析价格相关分析价格回归分析基本分析通过数据分析深入探究二手车数据中各因素间的相关度，特别是车龄、里程数与价格之间的关联性，并用合适的图表展现结果。价格相关分析二手车数据可视化分析流程热门城市分析数据解析价格相关分析价格回归分析基本分析运用一元线性回归模型来探究里程数与车龄之间的线性关系采用多项式回归模型来深入分析里程数与二手车价格之间的复杂关系价格相关分析二手车数据可视化分析流程还在等什么？马上动手实施二手车数据可视化分析项目吧~1.可视化分析2.项目可视化分析整体流程：小结课程负责人：陈清华任务1基本分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析对二手车价格进行统计分析二手车数据教学难点任务工单esc.csv文件中涵盖了诸多关键信息，如车辆名称（或标题）、排量、售价、所在城市、国标排放标准、购买年份以及行驶里程等。本任务从文件中读取数据，并对数据做预处理，构造相关特征。最后，通过使用可视化图表展现二手车辆的数据变化及不同国标占比情况。任务概述

任务描述：综合统计与分析，并需绘制区域价格对比图和价格分布直方图。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）如何根据车辆的购买日期和当前日期计算车龄？（2）描述性统计分析应该包括哪些关键指标？（3）Pandas中什么函数可以快捷完成描述性统计分析？（4）要对价格做变化分析和占比分析时，如何根据年份和国标对数据进行分组？。（5）如何使用matplotlib绘制折线图和柱状图？”

问题引导：任务概述任务解决方案

一、数据获取:任务解决方案

二、数据准备:任务解决方案

二、数据准备:任务解决方案

三、数据基本分析:任务解决方案

三、数据基本分析:小结1.如何使用seaborn实现数据可视化分析？2.

catplot()的参数有哪些？如何指定图表类型？

柱状图、折线图要点掌握seaborncatplotkind课程负责人：陈清华任务2热门城市分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析使用词云图展现各二手车市场热门车型及城市教学难点任务工单对二手车发布信息进行详细统计，以确定最受市场欢迎的热门车型；对二手车市场数据进行综合分析，从而准确统计出二手车市场最为活跃的热门城市。任务概述

任务描述：应用词云图统计二手车市场中的热门车型和城市，以分析市场趋势和受欢迎程度。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010二手车数据数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）在二手车市场中，哪些车型的发布信息数量最多？如何展现数据分析结果？（2）在全国范围内，哪些城市的二手车发布信息量最大？如何展现分析结果？（3）词云图有什么特点？如何使用wordcloud库绘制词云图？（4）在生成词云图时，应如何设置参数以突出显示最受欢迎的车型？（5）如何解析生成词云图？”

问题引导：任务概述任务解决方案

一、热门车型任务解决方案

二、热门城市小结1.如何使用wordcloud展现词云图？2.词云图的用法与意义要点掌握WordcloudjoinWordCloudgenerate课程负责人：陈清华任务3地理分布分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析使用热力图展现二手车地理分布情况二手车数据教学难点任务工单运用Pyecharts库中的Geo类，精准地呈现出各个城市的二手车数据分布状况，助力我们更深入地理解市场动态。任务概述

任务描述：绘制基于地图的热力图，展现二手车在不同城市的分布情况。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）要对价格相关因素进行分析时，用哪些类型的图表比较合适？（2）什么是散点图？可以用来做什么？（3）如何使用matplotlib绘制散点图？（4）散点图与气泡图是什么样的关系？（5）如何使用matplotlib绘制气泡图？”

问题引导：任务概述任务解决方案

代码小结1.如何使用pyecharts实现地图的绘制？2.

如何在地图上显示热力值？

要点掌握pyechartsgroupbycountGeo课程负责人：陈清华任务4车龄分布分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析对二手车车龄、里程数做分布分析二手车数据教学难点任务工单综合运用直方图、提琴图等多种可视化工具，对二手车车龄与里程数据进行全方位的分析。此外，我们还将根据城市和不同区间对数据进行分组，以更精确地洞察数据的分布情况。任务概述

任务描述：从多个维度深入分析二手车的车龄、里程数分布情况。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）对于买家来说，他们更可能根据车龄还是行驶里程来选择二手车？这两者之间是否存在某种关联或趋势？如何展现这些数据的分布？（2）什么是密度曲线图？可以用来做什么？（3）什么是提琴图？可以用来做什么？（4）如何使用Seaborn绘制子图、直方图、密度曲线图和提琴图等？（5）对图表进行解读：在不同的城市中，各个车龄、里程区间的二手车分布有何差异？是否有些城市的二手车普遍使用年限、行驶里程较低，而有些城市则较高？”

问题引导：任务概述任务解决方案

一、车龄分布情况任务解决方案

一、车龄分布情况任务解决方案

二、按城市分组查看车龄分布情况任务解决方案

三、按里程数分组查看车龄分布情况任务解决方案

四、里程数分布情况小结1.如何实现分布分析结果的可视化？2.

如何使用seaborn实现直方图、密度曲线图、提琴图的绘制？

要点掌握seabornhistplot()violinplot()swamplot课程负责人：陈清华任务5价格相关分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析对二手车价格影响因素做相关分析二手车数据教学难点任务工单深入挖掘那些显著影响二手车定价的诸多要素。通过本分析任务，为购车者、销售商及投资者提供精确而实用的市场动态视角。任务概述

任务描述：深入探究二手车数据中各因素间的相关度，特别是车龄、里程数与价格之间的关联性，并用合适的图表展现结果。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）哪些因素通常被认为会影响二手车的价格？如何量化和分类这些影响因素？（2）如何利用统计方法来分析各因素与二手车价格之间的相关性？车龄和里程数之间是否存在相关性？如果存在，它们是如何相互影响的？？（3）如何使用pandas、seaborn对各因素进行相关性分析？”

问题引导：任务概述任务解决方案

相关分析任务解决方案

相关分析任务解决方案

相关分析任务解决方案

相关分析小结1.如何使用seaborn展现相关分析的结果？2.如何使用seaborn实现矩阵图的绘制？

要点掌握seabornheatmap()jointplot()pairplot()课程负责人：陈清华任务6价格回归分析任务实施【大数据分析技术】课程二手车数据可视化分析主要内容任务说明引导问题任务解决方案代码解析对二手车数据做回归分析二手车数据教学难点任务工单在二手车数据可视化分析中，热力图可以用来直观地显示不同区域之间房源分布情况。在本任务中，我们可以通过地址获取房源的经纬图，并结合地图展现房源的分布。任务概述

任务描述：采用多项式回归模型来深入分析里程数与二手车价格之间的复杂关系。010010011001101010100100110110100101110101000100001011011101001010101101010011010010数据源esc.csv显示结果

任务要求任务概述（1）里程数与车龄之间、里程数与价格之间存在什么样的关系？（2）线性回归与多项式回归的本质区别是什么？（3）sklearn中如何实现多项式回归，实现方法上与线性回归有何不同？（4）sklearn中，多元线性回归与多项式回归的实现又有何共通之处？（5）是否有其他可能影响二手车价格的变量未被考虑？

问题引导：任务概述