О чем проект?
Мне хотелось выполнить глубокий анализ предоставленного набора данных об автомобилях с целью выявления ключевых закономерностей и факторов, влияющих на ценообразование на вторичном автомобильном рынке. Мой проект может помочь потенциальным покупателям и продавцам принимать более обоснованные решения, а также предоставит ценные инсайты для участников рынка. Я исследуем, как такие параметры, как марка автомобиля, пробег, тип топлива и количество предыдущих владельцев, коррелируют с ценой продажи, чтобы сформировать комплексное представление о динамике рынка.
Откуда данные?
Для анализа был использован набор данных, содержащий подробную информацию о множестве автомобилей. Источником данных является платформа Kaggle.
Как было создано?
Я использовала: Phyton с использованием библиотеки pandas, Datawrapper (для создании инфографики), Chat GPT (генерация некоторых дизайн-элементов).
Постер. Инфографика
Визуализация на мокапах
Выводы
Пробег: Является важным, но не единственным фактором снижения цены. Его влияние варьируется в зависимости от марки. Тип топлива: Дизельные автомобили в среднем дороже бензиновых, а автомобили на CNG/LPG — самые доступные. Количество владельцев: Чем больше владельцев, тем ниже цена, что подчеркивает важность истории владения для покупателей. Марка: Премиальные бренды имеют значительно более высокие средние цены, в то время как массовые бренды доминируют по объему продаж. Эти закономерности предоставляют ценную информацию для всех участников автомобильного рынка, помогая им лучше понимать факторы, формирующие стоимость автомобилей, и принимать более информированные решения.
