《基于 Python 的数据分析实战：预测用户购车意向》

引言

在当今数字化时代，数据成为了企业决策的重要依据。利用数据分析技术，我们可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业更好地了解客户需求，制定营销策略。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 Python 进行数据分析，预测用户的购车意向。

一、项目背景

我们拥有一份包含用户信息和购车意向的数据，希望通过分析这些数据，找到影响用户购车的关键因素，并建立模型预测用户是否会购买汽车。。

二、数据获取与初步观察 

1.数据获取

（1）首先，我们使用pandas库读取数据。代码如下：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')

• 这里的data.csv是我们的数据集，通过pd.read_csv函数读取，并指定编码为gbk。

2. 数据初步观察

• 读取数据后，我们可以通过data.info()查看数据的基本信息。
• 从图中可以看到，数据包含 30 条记录，7 列信息，包括user_id（用户 ID）、age（年龄）、gender