1、项目介绍
一、技术栈：
Python语言、数据库、Django框架、机器学习随机森林算法数据分析、echarts可视化、HTML、阿里云-天池比赛、40w数据

二、赛题背景
本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。
赛题以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格，这是一个典型的回归问题。

任务： 预测二手车的交易价格。
该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。
为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

2、项目界面
（1）不同车龄平均价格柱状图分析

（2）不同车龄数量分布饼图

（3）二手车售价分布饼图

（4）不同地区二手车平均价格柱状图分析

（5）里程价格折线图分析

（6）特征值和价格相关性分析

（7）二手车价格预测

（8）注册登录界面

3、项目说明

3、项目说明
1. 不同车龄平均价格柱状图分析
功能描述：通过柱状图展示不同车龄的二手车平均价格。用户可以直观地看到车龄与价格之间的关系，例如车龄越长，平均价格通常越低。
应用场景：帮助用户了解车龄对二手车价格的影响，为购车决策提供参考。
2. 不同车龄数量分布饼图
功能描述：以饼图的形式展示不同车龄的二手车数量分布。通过饼图可以直观地看出各个车龄段的占比情况。
应用场景：帮助用户了解二手车市场的车龄分布情况，为市场分析提供数据支持。
3. 二手车售价分布饼图
功能描述：展示二手车售价的分布情况，通过饼图将价格区间进行分类展示，用户可以快速了解不同价格区间的二手车占比。
应用场景：为用户和卖家提供价格分布的直观信息，帮助他们了解市场定价范围。
4. 不同地区二手车平均价格柱状图分析
功能描述：分析不同地区的二手车平均价格差异，通过柱状图展示各地区的价格对比。
应用场景：帮助用户了解地区差异对二手车价格的影响，为跨区域购车或卖车提供参考。
5. 里程价格折线图分析
功能描述：通过折线图展示里程与价格之间的关系。用户可以直观地看到里程增加对二手车价格的影响。
应用场景：为用户和卖家提供里程与价格关系的直观展示，帮助他们更好地评估车辆价值。
6. 特征值和价格相关性分析
功能描述：分析车辆的各种特征（如车龄、里程、品牌等）与价格之间的相关性。通过图表展示哪些特征对价格影响较大。
应用场景：为数据分析和模型训练提供依据，帮助用户了解哪些因素对二手车价格的影响最为显著。
7. 二手车价格预测
功能描述：基于机器学习算法（如随机森林）对二手车价格进行预测。用户输入车辆的相关特征后，系统会给出预测价格。
应用场景：为用户提供价格预测服务，帮助他们更好地评估车辆价值，为买卖双方提供参考。
8. 注册登录界面
功能描述：用户可以通过注册和登录功能访问系统，系统会为用户提供个性化的服务和数据存储功能。
应用场景：保障用户数据的安全性和隐私性，同时为用户提供便捷的操作体验。

5、源码获取方式

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