项目名称: 二手车保值率：技术迭代与市场重构背景下的价值博弈
课程报告: 二手车保值率：技术迭代与市场重构背景下的价值博弈
展示课件: 二手车保值率：技术迭代与市场重构背景下的价值博弈
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编程工具: Python, R, 八爪鱼采集器
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数据收集:
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数据清洗:
- 使用Excel对汽车信息数据进行清洗，主要是剔除含有缺失值的项，同时规范时间的格式、价格的单位，对二手汽车所在的城市进行地区的分类
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描述性分析:
- 通过分词加词云图.ipynb对汽车口碑数据进行分词并统计分词结果、生成词云图
- 通过情感极性预测.ipynb对汽车口碑数据进行情感预测，并将结果写入汽车信息数据
- 通过Description-Regression.Rmd对汽车信息数据进行描述性分析同时生成统计图
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因子分析与聚类分析:
- 通过factor_analyse.ipynb使用汽车信息数据进行因子分析，并将结果写入汽车信息数据
- 通过K-means聚类.ipynb使用因子分析结果进行聚类，并将结果写入汽车信息数据
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回归分析:
- 通过Description-Regression.Rmd对汽车信息数据进行回归分析