【数据挖掘】 基于二手车交易价格预测-数据分析

本文探讨了二手车交易价格预测的数据预处理步骤,包括数据载入、缺失值和异常值处理,以及利用可视化工具分析数据分布。通过describe()和info()函数了解数据特性,发现价格分布不符合正态分布,采用log变换改善分布。同时,删除了倾斜特征,以提高模型预测效果。

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数据挖掘前我们要去熟悉数据,了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系,借助可视化工具帮助我们更好的进行分析。
在这里插入图片描述
根据赛题代码要求创建了目录,下载数据我们可以发现,已经区分了训练集和测试集。

下面我们一起来分析二手车交易数据。

1. 载入各种数据科学以及可视化库

  1. 数据科学库 pandas、numpy、scipy;
  2. 可视化库 matplotlib、seabon;

没有安装的 使用 pip install 安装

# coding=gbk
import numpy as np
import pandas 
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