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乘用车零售量预测-Automobile-sale-predict（天池）

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简介：
本项目为阿里云天池平台竞赛“乘用车零售量预测”，参赛者需基于历史数据建立模型，精准预测未来销量趋势。挑战行业难题，挖掘市场潜力。 Automobile-sale-predict的主要代码位于sale_quantity_feature.ipynb文件中。该代码使用前几个月的销量作为特征进行预测。

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  • 乘用车零售量预测-Automobile-sale-predict（天池）
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    本项目为阿里云天池平台竞赛“乘用车零售量预测”，参赛者需基于历史数据建立模型，精准预测未来销量趋势。挑战行业难题，挖掘市场潜力。 Automobile-sale-predict的主要代码位于sale_quantity_feature.ipynb文件中。该代码使用前几个月的销量作为特征进行预测。
     
  • 盐城天池大赛·数创未来大数据竞赛-乘用车零售量预测题目资料.zip
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    该压缩文件包含“盐城天池大赛·数创未来大数据竞赛”中关于乘用车零售量预测题目的所有相关资料。 天池比赛：印象盐城·数创未来大数据竞赛——乘用车零售量预测
     
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    本资源为阿里云天池平台提供的入门级教程，旨在帮助初学者掌握数据分析与机器学习技术，通过实际案例教授如何进行二手车交易价格预测。适合无编程经验的数据科学爱好者。 【阿里云天池】零基础入门数据：二手车交易价格预测
     
  • 股票预测-stock-predict
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    Stock-Predict是一款专为投资者设计的股票分析软件，利用先进的机器学习算法，提供精准的市场趋势和个股行情预测，帮助用户做出更明智的投资决策。 Stock-predict是一个用于股票预测的工具或平台。它可能包含各种算法和技术来帮助用户分析市场趋势、识别交易机会以及做出投资决策。这类系统通常会利用历史数据、技术指标和其他相关信息进行建模，以期提高对未来的预见能力。然而，请注意任何此类服务都不能保证准确无误，并且投资者应谨慎行事并自行承担风险。
     
  • 【阿里云天池】零基础学习数据预测：二手车交易价格估算
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    本课程由阿里云天池平台推出，专为初学者设计，旨在通过实际案例——二手车交易价格估算，教授如何进行数据预测。适合无编程经验者参与学习。 【阿里云天池】零基础入门数据：二手车交易价格预测
     
  • 预测汽车二氧化碳排放量的机器学习系统：Predict-CO2-Emissions
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    Predict-CO2-Emissions是一款基于机器学习技术开发的系统，旨在精确预测汽车行驶过程中产生的二氧化碳排放量，助力环保与减排。 预测二氧化碳排放量对于减少汽车模型中的CO2排放至关重要，有助于降低其对环境的负面影响。在该项目中，通过特征工程从数据集中选择影响车辆二氧化碳排放的关键因素，并将这些数据进行分割、缩放以及训练集与测试集的划分后执行交叉验证。接着分析学习曲线，在此基础上利用训练数据来构建模型。最后使用均方误差和R2评分对模型在测试数据上的表现进行评估。项目中使用的编程语言包括Numpy（用于数学运算及数据处理）、Pandas（用于数据分析及处理）以及Matplotlib与Seaborn（用于可视化以支持进一步的数据分析）。此外，Scikit-learn被用来执行数据预处理、创建机器学习模型并对其进行优化。
     
  • 二手车成交价格预测——天池竞赛.zip
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    本项目为阿里巴巴天池竞赛中关于二手车成交价预测的数据分析挑战。通过深度学习与机器学习模型优化，旨在提高对影响二手车售价因素的理解和预测准确性。 在“天池竞赛——二手车成交价格预测”这个项目中，我们面临的是一个典型的数据科学挑战，旨在通过分析数据来准确预测二手车的市场价格。这种类型的竞赛是计算机科学领域尤其是数据挖掘和机器学习实践中的常见应用，有助于培养参赛者的数据处理、建模以及预测能力。 以下是围绕该主题的主要知识点详解： 1. 数据预处理：在进行数据分析前，需要对原始数据进行一系列预处理操作，包括填充缺失值、检测并修正异常值、清理无关或错误的信息等。这些步骤对于构建准确的模型至关重要。 2. 特征工程：特征选择和构造是提高模型性能的关键环节。我们需要从提供的信息中提取有价值的变量，并可能通过统计分析或者领域知识创建新的特征，如车辆年龄、平均每年行驶公里数等。 3. 数据探索性分析：通过对数据进行可视化操作可以发现其分布情况及潜在模式，例如使用散点图来观察里程与价格的关系或箱线图查看不同品牌的价格差异。 4. 机器学习模型：选择合适的算法是解决问题的核心。常用的有线性回归、决策树、随机森林和支持向量机等。每种方法都有各自的优缺点，需要根据具体问题进行合理的选择。 5. 模型训练与调参：通过交叉验证来评估不同参数设置下的模型性能，并使用网格搜索或随机搜索等方式寻找最佳配置组合以优化效果。 6. 模型融合：为了进一步提高预测精度，可以采用集成方法如Bagging、Boosting或者Stacking等策略结合多个模型的输出结果进行综合判断。 7. 评价指标：在价格预测任务中常用的评估标准包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)，不同的业务场景下可能会侧重于某种特定的标准来进行评判。 8. 提交格式：竞赛通常要求参赛者按照指定的文件格式提交最终结果，例如CSV文档，并且里面包含每个测试样本的身份标识及其预测的价格信息。 9. 时间序列分析：当数据中存在时间相关的趋势时（比如市场季节性波动），则可能需要用到ARIMA或LSTM等方法来进行更深入的时间序列建模工作。 10. 版本控制与代码复用：利用Git进行版本管理有助于团队合作中的协调，同时通过Python的模块化编程技术可以提高程序的重用性和易维护性。 以上就是参与“天池竞赛——二手车成交价格预测”所需掌握的主要知识点概述，涵盖了从数据处理到模型训练评估以及项目管理和协作技巧等各个方面。这样的竞赛不仅能够帮助参赛者提升技术水平，还能锻炼其解决实际问题的能力。
     
  • 二手车交易价格预测-阿里天池竞赛-预测模型
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    简介：本项目参与了阿里天池竞赛，旨在通过建立预测模型来评估和预测二手车交易价格，利用数据分析优化市场定价。 本次竞赛的任务是预测二手车的交易价格，数据集包含超过40万条记录及31个变量特征，其中15个为匿名变量。从这些数据中抽取了15万条作为训练集，并选取5万条用于测试评估模型性能。 比赛采用平均绝对误差（MAE）作为评价标准，即预测值与实际交易价格之间的差异越小，则表示模型的准确度越高。参赛者提交的数据包包括两个文件： - 第一个文件展示了经过预处理后的数据集以及使用XGBoost和LightGBM算法进行单独建模及融合建模的结果分析，最终得出的平均绝对误差（MAE）为689.09。 - 另一文件则着重于训练集与测试集中缺失值分布情况的可视化，并对各个特征变量进行了数据拟合。结果显示这些数值符合无界约翰逊分布规律。此外，该部分还探讨了各变量和目标价格之间的相关性关系，通过绘制散点图发现“v_3”这一属性与交易价格呈高度负向关联，“v_0”， “v_8”，以及“v_12”则显示出较高的正方向联系；同时观察到特征“v_12”与“v_8”的线性关系，以及另外两个变量间的关系。 最后还展示了每个特征在不同取值下的平均价格变化趋势图。
     
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    本项目专注于开发一套用于预测零售商品销售量的算法模型与代码实现。通过分析历史销售数据及市场趋势，旨在为零售商提供准确的商品销售预估，优化库存管理和营销策略。 零售商品销售预测代码实现