【实训目的】

通过本次实训，要求熟练掌握数据分析的流程，学会设计和实现爬虫，掌握机器学习在数据分析中的应用。

【实训环境】

PyCharm环境、Python 3.7、Pandas、NumPy、matplotlib、scikit-learn

【实训内容】

一、设计与实现二手车的爬虫

可获取的字段包括：车型、行驶里程、时间、地区、现价、原价等。

二、对二手车的数据进行统计与分析

统计不同地区、不同车型的市场情况，分析不同时段的销售等。如下图所示的是，温州思域在一段时间的发布的价位变化。

                            

三、对二手车市场做简单分析与预测

分析现价与原价、车型、行驶里程和使用年限之间的关系，可用于对现价的一个预估。从图可以看出，现价与原价间存在较强的关系。

四、二手车分类应用

    不同车型，保值性不同，可以对汽车进行分类后，按分类结果再做现价的预测可能更加准确。

五、获取二手车的图片，实现车辆信息识别，如颜色等

    人工智能的应用已经深入人们生活的方方面面。实践时，可以从网站上下载图片，对下载的图片做车辆识别。进一步地，如果是车辆，则可以对车辆的颜色做判别。