摘要
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，二手车市场规模持续扩大，交易活跃度不断提升。
然而，二手车市场信息不对称、价格波动较大等问题依然存在，制约着市场的健康发展。
因此，准确分析二手车市场数据，挖掘价格影响因素，构建科学合理的估值模型，对于促进二手车市场交易透明化、规范化具有重要意义。
本文基于Python语言，结合网络爬虫、数据清洗、数据可视化、机器学习等技术，对二手车市场数据进行分析。
首先，介绍了二手车市场研究背景及意义，并对相关概念进行界定。
其次，对国内外学者在二手车价格影响因素、二手车价格预测模型等方面的研究成果进行了梳理和评述，分析了现有研究存在的不足。
接着，详细阐述了基于Python的二手车市场数据分析方法，包括数据获取、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等环节。
最后，总结了基于Python的二手车市场数据分析的优势和应用前景，并展望了未来的研究方向。
关键词：二手车市场；数据分析；Python；价格预测；机器学习
近年来，随着我国经济的快速发展和居民收入水平的提高，汽车保有量持续增长，二手车市场也随之蓬勃发展。
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