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1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、数据库、Django框架、机器学习随机森林算法、Echarts可视化、HTML、阿里云-天池比赛、40w二手车数据（含31列变量，15列匿名变量，分15万训练集、5万测试集A、5万测试集B）
• 这个项目的研究背景：当前二手车市场中，交易价格评估多依赖人工经验，存在主观性强、精度低的问题，难以适应海量交易数据场景。天池二手车交易价格预测赛题背景下，40w条含多维度变量（含15列匿名变量）的交易数据，人工处理与分析效率极低，且无法精准挖掘车龄、里程、地区等特征与价格的关联，导致买卖双方信息不对称，制约市场交易效率与公平性，亟需借助机器学习与可视化技术构建科学的价格预测系统。
• 这个项目的研究意义：技术层面，通过随机森林算法提升价格预测精度，依托Django框架搭建稳定Web系统，Echarts实现多维度数据可视化，解决传统评估的技术短板；用户层面，为买卖双方提供客观价格预测与特征影响分析（如车龄、地区对价格的影响），减少信息差；行业层面，推动二手车市场从“经验评估”转向“数据驱动”，提升交易透明度与效率，同时为天池类数据挖掘赛事提供实践参考，具备实际应用与学术价值。

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

本项目是基于Python语言与Django框架开发的二手车价格预测与分析系统，依托阿里云-天池二手车比赛的40w条交易数据（含31列变量，15列匿名变量），整合机器学习随机森林算法与Echarts可视化技术，核心实现二手车价格预测、多维度特征分析及用户权限管理，旨在解决二手车市场价格评估不科学、数据洞察难的问题。项目首先对天池数据集进行预处理：将40w数据按赛题要求划分为15万训练集、5万测试集A、5万测试集B，对name、model等脱敏字段进行合规处理，同时清洗缺失值、异常值，提取车龄、里程、地区等关键特征，存储至数据库备用。核心预测模块采用随机森林算法，以训练集数据构建模型，通过特征重要性分析筛选对价格影响显著的变量（如车龄、里程），经测试集验证优化后，实现输入车辆特征即可输出预测价格的功能，保障预测精度与可靠性。系统架构以Django为核心：后端负责数据调用、模型运行与接口开发，支撑前端交互；前端通过HTML构建用户界面，集成Echarts可视化库实现多维度数据分析——包括不同车龄平均价格柱状图（直观呈现车龄越长价格越低的趋势）、车龄数量分布饼图（展示市场车龄结构）、售价分布饼图（明确价格区间占比）、地区平均价格柱状图（对比区域价格差异）、里程价格折线图（体现里程对价格的影响）、特征-价格相关性分析图（识别关键影响因素），帮助用户快速把握市场规律。此外，系统设置注册登录功能，通过用户身份验证保障数据隐私与操作安全，不同用户可个性化查看分析结果、使用价格预测功能。整体而言，系统构建了“数据预处理-模型训练-价格预测-可视化分析-权限管理”的完整流程，既为二手车买卖双方提供客观的价格参考，也为市场分析者提供多维度数据洞察，同时为数据挖掘初学者提供天池赛事的实践案例，具备较强的实用性与学习价值。

4、核心代码

def plot5(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot5.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data,y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        tmp_dict = {}
        for i in raw_data:
            year = (i.days - 1) // 360 + 1
            year = f'{year}年'
            # 对年份字符串进行排序
            year = sorted(year)

            print(year)
            tmp_dict.setdefault(year,[])
            tmp_dict[year] = tmp_dict.get(year) + [i.price, ]

        #
        tmp_dict = {
            k: sum(v)//len(v)
            for k, v in tmp_dict.items()
        }

        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_dict.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True)
        print(sort_list)

        x_data = [i[0] for i in sort_list]
        y_data = [i[1] for i in sort_list]
        data = [x_data,y_data]
        joblib.dump(data, filename)

    return render(request, 'plot5.html', locals())


def plot6(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot6.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data, y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        tmp_dict = {}
        for i in raw_data:
            licheng = str(i.kilometer)
            tmp_dict.setdefault(licheng, [])
            tmp_dict[licheng] = tmp_dict.get(licheng) + [i.price, ]

        #
        tmp_dict = {
            k: sum(v) // len(v)
            for k, v in tmp_dict.items()
        }

        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_dict.items(), key=lambda x: x[0])
        print(sort_list)

        x_data = [i[0] for i in sort_list]
        y_data = [i[1] for i in sort_list]
        data = [x_data, y_data]
        joblib.dump(data, filename)

    return render(request, 'plot6.html', locals())


def plot7(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot7.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data, y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        # 分组
        tmp_data = raw_data.values('gearbox').annotate(count=Avg('price'))
        tmp_data = {i['gearbox']: i['count'] for i in tmp_data}
        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_data.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)
        x_data = [str(i[0]) for i in sort_list]
        y_data = [i[1] for i in sort_list]
        data = [x_data, y_data]
        joblib.dump(data, filename)
    return render(request, 'plot7.html', locals())


def plot8(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot8.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data, y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        # 分组
        tmp_data = raw_data.values('bodyType').annotate(count=Avg('price'))
        tmp_data = {i['bodyType']: i['count'] for i in tmp_data}
        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_data.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)
        x_data = [str(i[0]) for i in sort_list]
        y_data = [i[1] for i in sort_list]
        data = [x_data, y_data]
        joblib.dump(data, filename)
    return render(request, 'plot8.html', locals())


def plot9(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot9.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data, y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        # 分组
        tmp_data = raw_data.values('brand').annotate(count=Count('brand'))
        tmp_data = {i['brand']: i['count'] for i in tmp_data}
        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_data.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

        data = [
            {'value': v, 'name': k}
            for k, v in sort_list
        ]
        joblib.dump(data, filename)
    return render(request, 'plot9.html', locals())


def plot10(request):
    os.makedirs('plot', exist_ok=True)
    filename = 'plot/plot10.pkl'
    if os.path.exists(filename):
        x_data, y_data = joblib.load(filename)
    else:
        raw_data = CarHand.objects.all()
        # 分组
        tmp_data = raw_data.values('power').annotate(count=Avg('price'))
        tmp_data = {i['power']: i['count'] for i in tmp_data}
        # 排序
        sort_list = sorted(tmp_data.items(), key=lambda x: x[0])
        x_data = [str(i[0]) for i in sort_list]
        y_data = [i[1] for i in sort_list]
        data = [x_data, y_data]
        joblib.dump(data, filename)
    return render(request, 'plot10.html', locals())


def plot11(request):
    import datetime
    now_time = datetime.datetime.now()  # 日期对象
    # 预测的数据
    pre_data = []
    for i in range(1,7):
        tmp_date = now_time + datetime.timedelta(days=30 * i)
        pre_data.append([
            tmp_date.year, tmp_date.month, tmp_date.day
        ])
    model = joblib.load('model/model_date.pkl')
    pre_list  = model.predict(pre_data)


    x_data = [f'未来{i}月' for i in range(1,7)]
    y_data = [int(i) for i in pre_list]
    return render(request, 'plot11.html', locals())


def plot12(request):
    x_data = [f'v_{i}' for i in range(14)] # v特征
    y_data = [0.754941551268356, 0.024251731159680205, 0.5495943633382925, 0.7393093762043526, 0.1506070454983662, 0.30624676044263843, 0.03462380346459138, 0.11722533620326846, 0.6917814292781741, 0.22631654082941277, 0.204791017058243, 0.38750050009134884, 0.7844431919628817, 0.036181438327402775]


    return render(request, 'plot12.html', locals())


class predict2(View):
    # get请求
    def get(self, request):
        final_columns = ['brand', 'v_7', 'model', 'v_4', 'notRepairedDamage', 'fuelType', 'v_10',
                         'v_9', 'bodyType', 'power', 'v_5', 'gearbox', 'v_11', 'kilometer',
                         'v_2', 'days', 'v_8', 'v_3', 'v_0', 'v_12', ]
        raw_data = CarHand.objects.all()
        onedata = raw_data[0]

        tmp_list = [item.brand for item in raw_data]
        brand_list = list(sorted(list(set(tmp_list))))

        tmp_list = [item.model for item in raw_data]
        model_list = list(sorted(list(set(tmp_list))))

        bodyType_dict = [{'name': '豪华轿车', 'value': 0}, {'name': '微型车', 'value': 1}, {'name': '厢型车', 'value': 2},
                         {'name': '大巴车', 'value': 3}, {'name': '敞篷车', 'value': 4}, {'name': '双门汽车', 'value': 5},
                         {'name': '商务车', 'value': 6}, {'name': '搅拌车', 'value': 7}]
        bodyType_list = ['豪华轿车', '微型车', '厢型车', '大巴车', '敞篷车', '双门汽车', '商务车', '搅拌车']

        fuelType_dict = [{'name': '汽油', 'value': 0}, {'name': '柴油', 'value': 1}, {'name': '液化石油气', 'value': 2},
                         {'name': '天然气', 'value': 3}, {'name': '混合动力', 'value': 4}, {'name': '其他', 'value': 5},
                         {'name': '电动', 'value': 6}]
        fuelType_list = ['汽油', '柴油', '液化石油气', '天然气', '混合动力', '其他', '电动']
        print(fuelType_dict)
        return render(request, 'predict2.html', locals())

    # psot请求
    def post(self, request):
        postdata = request.POST
        postdata = dict(postdata)
        print(postdata)
        # 得到表单参数
        for k, v in postdata.items():
            postdata[k] = v[0]
        print(postdata)
        final_columns = ['brand', 'v_7', 'model', 'v_4', 'notRepairedDamage', 'fuelType', 'v_10',
                         'v_9', 'bodyType', 'power', 'v_5', 'gearbox', 'v_11', 'kilometer',
                         'v_2', 'days', 'v_8', 'v_3', 'v_0', 'v_12', ]
        pre_data = [
            eval(postdata[col])
            for col in final_columns
        ]
        pre_data = [pre_data,pre_data]
        model = joblib.load('model/model.pkl')
        result = model.predict(pre_data)[0]
        result = int(result)

        message = f"预测的价格为{result}"

        return JsonResponse({'data': 'data', 'code': 200, 'message': message, 'count': 'total'})

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5、源码获取方式

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