探讨的是关于电动汽车销售数据的分析与可视化

Question

1.数据采集
数据采集是用到的python，采集的是文本类型，有八千多条数据
2.数据存储与管理
数据存储我想用mysql

3.数据处理与分析
数据处理我应该用什么？

4.数据可视化

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

针对电动汽车销售数据的分析与可视化，可以采取以下步骤：

1. 数据采集： 使用Python进行文本类型的数据采集，收集八千多条电动汽车销售数据，可以使用beautifulsoup库进行网页解析，或是selenium库进行页面交互获取。

2. 数据存储与管理： 使用MySQL数据库进行数据存储，将采集到的数据存储到数据库中，方便管理和后续处理分析。

3. 数据处理与分析： 选择适合数据分析的方法进行数据处理和分析，比较常用的有以下几种方法：

   (1) 数据清洗： 对采集的数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等清洗工作，确保数据准确性和一致性。

   (2) 探索性数据分析(EDA)： 对数据进行可视化分析，探究数据的分布、关系、异常等情况，为后续分析提供参考。

   (3) 统计分析： 对数据进行描述统计分析、假设检验、方差分析等统计学方法分析，探究数据之间的关系和导致销售量差异的原因。

   (4) 机器学习： 可以使用机器学习算法进行建模分析，预测销售量并探究造成销售差异的原因。常用的方法有回归分析、聚类分析、分类器等。

4. 数据可视化： 最后通过图表和报表等方式将分析结果进行可视化展示，直观了解销售数据情况和相关分析结果，可以使用Python的matplotlib库、seaborn库、plotly库等进行可视化设计和开发。

综上所述，电动汽车销售数据分析与可视化需要的技术和工具主要涉及Python、MySQL、数据清洗、探索性数据分析、统计分析、机器学习、图表报表等方面。