· Nguồn cảm hứng
· Dữ liệu
· Phân tích với Python
· Trực quan hóa
∘ Hãng xe so với giá
∘ Kiểu xe so với giá
∘ Năm xe so với giá
∘ Số dặm xe so với giá
∘ Năm xe so với quãng đường
· Kết quả
· Kết luận

Nguồn cảm hứng

Vài tháng trước, hộp số ô tô của tôi bị chết và tôi đột nhiên thấy mình ở chợ để mua một chiếc ô tô đã qua sử dụng. Để làm cho vấn đề trở nên kịch tính hơn một chút , ông bà của tôi sẽ đến thăm từ nước ngoài trong 4 tuần nữa và tôi cần nhanh chóng tìm được một cách để đưa họ đi tham quan. Tôi nhanh chóng truy cập Facebook Marketplace, Gumtree và những thứ tương tự, đồng thời bắt đầu đánh dấu 100 chiếc ô tô đã qua sử dụng.

Sau những ngày giống như nhìn chằm chằm vào màn hình máy tính trong mọi khoảnh khắc rảnh rỗi, tôi thấy mình hoàn toàn choáng ngợp trước số lượng tùy chọn. Tôi không biết cách tiếp cận tìm kiếm một cách hiệu quả và tôi cảm thấy như mình đang cuộn không ngừng. Đó là khi tôi quyết định rằng cần phải thay đổi điều gì đó.

Tôi tự nghĩ, nếu tôi có thể so sánh những chiếc xe mà tôi đã đánh dấu bằng một số loại hình ảnh trực quan, tôi sẽ hiểu rõ hơn nhiều về một chiếc xe đã qua sử dụng “tốt” hoặc “giá trị tốt” trông như thế nào. Đó là khi tôi nhận ra rằng mình có thể áp dụng một số Excel và Python rất cơ bản để giúp việc tìm kiếm của tôi dễ dàng hơn.

Dữ liệu

Lý tưởng nhất là tôi đã sử dụng tính năng quét web để quét nhanh những chiếc xe được đánh dấu của mình. Khi tôi thực hiện việc này, dường như tôi không thể xóa url các mặt hàng đã lưu trên Facebook Marketplace của mình. Để tiết kiệm thời gian, tôi quyết định nhập thủ công các chi tiết vào bảng tính Excel. Quá trình này mất khoảng 15 phút.

Khi đánh dấu ô tô, tôi thường chỉ lưu những ô tô:

1. Mới hơn năm 2004
2. Toyota hay Hyundai đều sản xuất
3. Ít hơn $13,000
4. Nội ngoại thất sạch sẽ

Đây là ảnh chụp nhanh của dữ liệu:

Phân tích với Python

Để phân tích và trực quan hóa dữ liệu, tôi đã sử dụng Pandas, Matplotlib và Seaborn.

Tôi bắt đầu bằng cách tạo một khung dữ liệu của dữ liệu và thực hiện mô tả đơn giản để hiểu dữ liệu một cách tổng thể.

Có vẻ như chiếc ô tô trung bình từ bộ dữ liệu của chúng tôi là chiếc năm 2008 với ~144.000 km với giá khoảng $8700 . Chúng tôi có thể ghi nhớ các mức trung bình này khi xem qua dữ liệu của mình để hiểu liệu một chiếc ô tô cao hơn hay thấp hơn bất kỳ thông số nào trong số này.

Chúng tôi cũng có thể kết hợp các giá trị tối thiểu và tối đa để hiểu chiếc xe “lý tưởng” trông như thế nào từ bộ của chúng tôi. Chiếc xe lý tưởng sẽ là một chiếc năm 2014 với 35.000 km với giá 2000 đô la . Điều này rõ ràng là không thực tế, nhưng chúng ta có thể ghi nhớ những giá trị lý tưởng này khi nhìn vào những hình dung của mình.

trực quan

Sau khi xem dữ liệu, tôi bắt đầu tạo hình ảnh trực quan trên nhiều biến số để hiểu một chiếc ô tô “giá trị tốt” trông như thế nào. Dưới đây là một số hình ảnh trực quan mà tôi thấy hữu ích:

Hãng xe so với giá

Trong hình ảnh này, chúng tôi đang so sánh giá trung bình của ô tô trên mỗi nhãn hiệu, cụ thể là Toyota và Hyundai.

Chúng tôi phải lưu ý rằng thông tin này có liên quan đến dữ liệu khác không có trong màn hình này, chẳng hạn như năm và quãng đường đã đi. Tuy nhiên, hình ảnh này cho chúng ta hiểu nhanh về mức giá mà chúng ta có thể mong đợi đối với hai loại ô tô khác nhau trong tập dữ liệu của mình: trung bình, xe Hyundai sẽ đắt hơn xe Toyota.

Mẫu xe so với giá

Trong hình ảnh này, chúng tôi đang so sánh giá trung bình của ô tô trên mỗi mẫu xe.

Một lần nữa, chúng ta phải nhớ rằng thông tin này có liên quan đến các dữ liệu khác không có trong màn hình này, chẳng hạn như năm và quãng đường đã đi. Tuy nhiên, hình ảnh này cho chúng ta hiểu nhanh về mức giá mà chúng ta có thể mong đợi đối với từng mẫu ô tô trong bộ dữ liệu của mình: Prius' là những mẫu rẻ nhất trong khi i30 là đắt nhất.

Năm xe so với giá

Trong hình ảnh này, chúng ta có thể thấy năm của những chiếc xe so với giá, với màu sắc được đặt cho kiểu xe.

Như bạn có thể thấy, có một chút xu hướng tăng được mong đợi vì điều này có nghĩa là xe càng mới thì giá càng cao. Trong hình ảnh này, một chiếc ô tô có giá trị tốt sẽ là một chiếc ô tô mới hơn với giá thấp hơn. Ví dụ: i30 2011 trong khoảng từ 6000 - 8000 đô la có vẻ như đó có thể là một thỏa thuận tốt.

Chúng tôi có thể tìm thấy chiếc xe này trong tập dữ liệu của mình để xem các chi tiết còn thiếu, chẳng hạn như quãng đường đã đi, để hiểu liệu nó có thực sự đáng giá hay không. Dưới đây là những chi tiết còn thiếu về chiếc xe này:

Chiếc xe này đã đi được 188.000 km, cao hơn tôi mong muốn, nhưng với mức giá và năm, nó có thể là một lựa chọn tốt.

Đây là một phiên bản khác của cùng thông tin dưới dạng biểu đồ thanh trái ngược với biểu đồ phân tán:

Trong hình ảnh này, chúng ta có thể thấy rằng các mẫu i30 và Yaris chiếm phần lớn các xe mới hơn trong bộ dữ liệu. Điều này có thể ngụ ý rằng giá của những mẫu ô tô khác quá cao so với những chiếc ô tô mới hơn và do đó, chúng không bị cắt giảm khi tôi đánh dấu trang.

Số tiền cao nhất mà tôi muốn chi cho một chiếc ô tô đã qua sử dụng là 10.000 đô la, vì vậy tôi đã đưa ra số tiền cao nhất trong lần tìm kiếm của mình là 13.000 đô la để tôi có thể cố gắng thương lượng nếu tìm được một chiếc ô tô ưng ý ở mức giá này.

Số dặm xe so với giá

Trong hình ảnh này, chúng ta có thể thấy quãng đường đi được của ô tô so với giá, với màu sắc được đặt theo năm sản xuất ô tô.

Như bạn có thể thấy, có một chút xu hướng giảm được mong đợi vì điều này có nghĩa là chiếc xe đi được càng nhiều thì giá càng thấp. Trong hình ảnh này, một chiếc ô tô có giá trị tốt sẽ là một chiếc ô tô ít chạy hơn với giá thấp hơn, cũng như tương đối mới. Ví dụ, chiếc xe đời 2010 khoảng 8500 đô la với khoảng 70.000 km có vẻ như nó có giá trị tốt.

Chúng tôi có thể tìm lại chiếc xe này trong bộ dữ liệu của mình để xem các chi tiết còn thiếu nhằm hiểu liệu nó có thực sự có giá trị tốt hay không. Dưới đây là những chi tiết còn thiếu về chiếc xe này:

Chúng ta có thể thấy rằng đây là một chiếc Toyota Yaris. Tất cả các chi tiết của chiếc xe này đều thuận lợi và khiến tôi tin rằng đây thực sự là một chiếc xe đáng giá và có thể là chiếc xe phù hợp với tôi.

Năm xe so với số dặm

Trong hình ảnh này, chúng ta có thể thấy năm của những chiếc xe so với quãng đường đi được, với màu sắc được đặt theo giá.

Chúng tôi mong đợi những chiếc xe có số dặm thấp, mới hơn sẽ đắt nhất, vì vậy bất kỳ chiếc xe nào có màu nhạt hơn ở dưới cùng bên phải của lô đất sẽ có giá trị tốt nhất. Những chiếc xe đời 2008–2010 có ít hơn 110.000 km với mức giá từ 8000–10000 đô la có vẻ đáng giá.

Dưới đây là các tùy chọn ô tô tồn tại trong các thông số này:

Chiếc Yaris 2010 nhìn từ trên xuống lại xuất hiện. Vì cùng một chiếc xe đã được nhìn thấy hai lần trong hình ảnh có giá trị tốt của chúng tôi nên tôi có thể thấy đây là một lựa chọn tốt.

Kết quả

Sau khi tham khảo chéo tất cả các giao dịch tốt nhất trong sơ đồ Venn, tôi đã đi đến kết luận rằng các thông số sau tạo nên chiếc xe đã qua sử dụng có giá trị tốt nhất:

Giá : $8000–10.000

Năm : 2008 trở lên

Số dặm : 120.000 km trở xuống

Hãng : Yaris hoặc i30

Mô hình : Toyota hoặc Huyndai

Chúng ta có thể xem những chiếc xe từ tập dữ liệu của mình đáp ứng các tiêu chí sau:

Tại thời điểm này trong cuộc tìm kiếm của tôi, hầu hết những chiếc xe trên đều không có trên thị trường. Tuy nhiên, thay vì cố gắng mua chính xác những chiếc ô tô này, tôi có thể sử dụng các tiêu chí khi tạo tìm kiếm trên Facebook Marketplace và Gumtree và cảm thấy tự tin rằng những chiếc ô tô đó sẽ có giá trị tốt.

Phần kết luận

Sau tất cả những công việc này, tôi cảm thấy an tâm trong phân tích của mình, sẵn sàng ra ngoài và mua một chiếc ô tô! Khi tôi tìm thấy một vài chiếc ô tô trong tìm kiếm được cập nhật của mình bằng cách sử dụng các tiêu chí trên, tôi đã gặp phải một vấn đề mà người ta chỉ có thể gặp phải trong thế giới thực… người thợ máy của tôi, người đã cùng tôi xem xét những chiếc xe này, đã có thể xác định được những vấn đề lớn với từng chiếc. và mỗi người trong số họ! Điều này đã chứng minh cho tôi thấy rằng bất kể chất lượng phân tích và nỗ lực mà bạn dành cho các mô hình của mình, thế giới thực luôn có thể mang lại điều gì đó khác biệt và bất ngờ.

Đột nhiên gặp một vấn đề mới và vẫn còn trong thời gian khủng hoảng, tôi đã lừa đảo. Tôi đã tìm thấy một chiếc ô tô tại đại lý không đáp ứng bất kỳ tiêu chí nào của tôi, nhưng cung cấp cho tôi sự đảm bảo rằng chiếc xe đó không có lỗi. Cuối cùng, tôi quyết định rằng sự an toàn của bảo hành và mua hàng từ đại lý đáng giá hơn.

Mặc dù theo kinh nghiệm của tôi, kết quả phân tích của tôi tỏ ra vô dụng, nhưng tôi nhận thấy ứng dụng của Excel và Python đơn giản trong tìm kiếm ô tô đã qua sử dụng này là một trường hợp sử dụng tốt để sử dụng thứ gì đó mà chúng ta học trong lớp học trong thế giới thực. Tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ khuyến khích người khác áp dụng một số Excel và Python đơn giản vào một tình huống thực tế khác.