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Table of Contents

1. 專案概述
2. 為什麼需要二手車價格預測
3. 使用的技術堆疊
4. 機器學習模型介紹
5. 網頁應用介面
6. 預測過程詳解
7. 數據分析與視覺化
8. 報告分析
9. 儀表板介紹
10. 結論與未來發展

1. 專案概述

在這項專案中，我們將介紹一個基於機器學習的二手車價格預測網頁應用程式。由於新車價格的上升以及消費者購買力的不足，二手車市場的銷售量逐漸增加。因此，準確預測二手車價格成為了一個重要的議題。

2. 為什麼需要二手車價格預測

消費者在購買二手車時，希望能確保他們所投資的金錢是物有所值的。二手車價格預測的存在，可以幫助消費者更好地評估一輛二手車的價值。這也在一定程度上解決了新車價格過高的問題。

優點：

• 幫助消費者判斷二手車的價值
• 解決新車價格過高的問題

缺點：

• 價格預測可能存在誤差
• 需要大量數據支持預測準確度

3. 使用的技術堆疊

在這個項目中，我們使用了以下技術堆疊來實現二手車價格預測網頁應用程式：

• 隨機森林機器學習模型：用於預測二手車的售價
• Power BI：用於數據分析和視覺化
• HTML和CSS：用於前端開發
• Flask：用於後端開發
• Azure：用於應用程式部署

4. 機器學習模型介紹

在這個項目中，我們使用了隨機森林回歸模型來預測二手車的價格。這個模型可以根據車輛的特徵，如售價、里程、燃料類型等，來預測該車輛的售價。

隨機森林模型優點：

• 適用於回歸問題
• 能處理高維數據
• 可以處理缺失值和離群值

5. 網頁應用介面

我們的網頁應用程式包含三個部分：主頁、關於和開發者介紹。在主頁中，用戶可以填入車輛的相關信息，並通過機器學習模型預測這輛車的價格。在關於頁面中，我們提供了專案的概述以及源代碼的GitHub鏈接。在開發者介紹頁面中，用戶可以了解到關於開發者的信息。

6. 預測過程詳解

使用者在填入車輛的相關資訊後，我們的機器學習模型將根據這些特徵來計算預測的售價。

預測過程如下：

1. 填入車輛的年份、售價、里程、燃料類型、賣家類型和傳動類型等特徵。
2. 點擊計算售價按鈕。
3. 模型根據這些特徵計算出預測的售價。
4. 顯示計算結果，告訴用戶這輛車的預測售價。

7. 數據分析與視覺化

我們使用Power BI來進行數據分析和視覺化，以更好地理解二手車市場的趨勢和特徵。

在報告分析中，我們嵌入了從Power BI服務中提取的所有報告。這些報告提供了對市場趨勢和數據的分析。

8. 報告分析

在報告分析中，我們使用Power BI來創建報告並進行相應的數據分析。這些報告提供了從二手車市場數據中獲得的洞察和趨勢。

9. 儀表板介紹

在儀表板介紹中，我們展示了從Power BI服務中提取的所有儀表板。這些儀表板可以用於二手車市場數據的可視化和分析。

10. 結論與未來發展

總結這個項目，我們成功地開發了一個二手車價格預測網頁應用程式。通過使用隨機森林機器學習模型和Power BI數據分析工具，我們能夠幫助消費者評估二手車的價值。

在未來，我們希望不斷改進這個網頁應用程式，提高價格預測的準確度，並增加更多有用的功能和數據分析工具。

FAQ

Q: 這個網頁應用程式的預測準確度如何？ A: 網頁應用程式的預測準確度取決於輸入的數據質量和模型訓練的充足程度。我們努力使模型訓練得盡可能準確，但仍可能存在一定程度的誤差。

Q: 應用程式支持哪些車輛品牌和型號？ A: 我們的應用程式支持多個車輛品牌和型號，包括但不限於大眾、豐田和本田等常見品牌。

Q: 我能在應用程式中查詢其他車輛特徵嗎？ A: 目前，我們的網頁應用程式僅支持預測價格關鍵特徵。但是，我們將不斷改進和更新應用程式，以提供更多有用的功能和信息。

Q: 該應用程式僅適用於台灣市場嗎？ A: 是的，我們的應用程式主要針對台灣市場。它使用了當地的二手車市場數據和價格模型，可能不適用於其他地區的市場。

Q: 我在哪裡可以找到更多有關二手車市場的信息？ A: 您可以參考以下資源以獲得更多有關台灣二手車市場的信息：

• 台灣二手車網
• Yahoo奇摩汽車中心