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二手车行业等待Shopify
比如主打二手车在线拍卖服务的车易拍，在连接4S经销商和二手车商的基础上，聚合了大搜车的SaaS服务，以“数据+智能”驱动的方式帮助经销商构建二手车服务体系。 在国内二手车市场的主要玩家里，汽车经销商、二手车商、二手车电商占了不小的比重，但很多时候处于各自为战的局面，汽车经销商的二手车销量远不及新车，二手车商的体量普遍偏小且有着典型的区域化，二手车电商则跳过了经销商和二手车商 参考商务部对取消二手车交易的不合理限制、加快推进落实二手车交易登记跨省通办、完善二手车流通领域相关政策措施的表态，二手车市场的商业环境正在逐步优化，或将改变越来越多参与者对于二手车的态度。 国内二手车市场能否生长出Shopify这样的平台，症结在于二手车商和消费者的教育。 进而在影响消费习惯的基础上，倒逼二手车商转变思维模式，主动加入到二手车数字经济体中。
55710编辑于 2023-01-12 - 来自专栏智瑾财经
二手车电商坠入深渊？
2014年前后，一众互联网公司大举杀入传统二手车市场，瓜子二手车、优信和人人车等二手车电商平台由此诞生。凭借着“让交易价格更透明、检测车辆更专业”的口号，在二手车市场上攻城略地。 2020年疫情之下，二手车交易量出现下跌，整个二手车市场陷入低迷。 不过从2021年第一季度国内二手车交易情况来看，二手车交易市场活跃度重新回涨，第一季度二手车交易量395.59万辆。 可见，在整个二手车领域当中，二手车电商仍有发展潜力。 以瓜子二手车为例，成立初期瓜子是“没有中间商赚差价”的C2C模式，后来变成线下收车自己开直营店的“中间商”C2B2C模式，再后来又开放车商加盟体系成为车贩的“大统领”，一步步活成了自己讨厌的样子。 而且二手车本来就是一个低频交易市场，大部分人一生中可能都买不了几辆二手车，这就注定二手车电商的受众群体本来就不大，无法用传统的互联网打法实现“赚钱”。
45800发布于 2021-06-21 - 来自专栏木下学Python
二手车交易价预测分析
前言 上次我们爬取了五八二手车数据，文章链接： 《爬虫 | 五八字体反爬》 获取的数据如下： ? 环境配置 1.Pandas 库用于读取和分析csv文本 2.Numpy 库用于一些基本的矩阵操作 3.TensorFlow 2.0 库用于创建一个小型的全 连接神经网络 4.Matplotlib 上图的数据只显示了 20 条，基本都差在 2w 元以内，十分接近真实值了。
81320发布于 2020-04-01 - 来自专栏刘旷专栏
二手车电商需要“贝壳”？
这说明在二手车交易市场青黄不接的时机，这些车企也看准时机，试图抄底进入换来二手车交易业务的成长。只是这些步步紧逼的车企，虽然二手车交易市场中有着自身的优势，但同样也存在问题需要去解决。 不同于二手车交易平台，车企官方认证的二手车业务在产品层面有较高的保证，比如产品的折旧、损耗等方面的明确定价。 劣势的一方面是，车企刚开始的二手车业务会因为成本难以下降而带来二手车定价高，从而降低消费者接受度。 二手车交易痛点依旧 然而不论是正处在低迷的优信、瓜子等二手车平台，还是适时入局二手车市场的蔚来、BBA等车企，想要在二手车市场中分得一杯羹，首先需要面对的就是行业中已经存在的诸多痛点，如何妥善处理这些痛点问题 当然，这三个方面只是二手车交易互联网化改造的一部分动作，但是不论是何方势力想要打破现如今二手车市场中种种困境，都需要从更加全面的角度去考虑如何让互联网化的流程渗透在二手车交易过程中。
68020发布于 2021-06-25 - 来自专栏Alter聊科技
二手车行业临近洗牌时间
国外市场的“疯狂”和逆转剧情，某种程度上也折射了中国二手车行业求变的信号。 01 二手车市场回暖 走过2020年的至暗时刻，国内二手车市场正在回暖。 从去年5月份开始，二手车的增值税由2%降至0.5%，直接降低了经销商经营二手车业务的税负成本。 同时商务部、公安部、税务总局等先后出台取消二手车限迁的政策、简化二手车交易流程，二手车流通的最大“堵点”被疏通，进一步释放了二手车的消费潜力。 第三个是新兴主体的进入。 譬如在7月初的第七届中国二手车大会上，大搜车副总裁许竹潇在演讲中公开向二手车经销商喊话：“二手车行业处于大变革时代，经销商应对行业趋势保持敏感。” 在传统的二手车买卖链条中，车商的利润主要来自于差价，但宝马官方认证二手车的例子揭示了一个新的趋势：二手车市场的繁荣需要立体化的商业模式，从交易进一步延伸到后续的服务环节，从简单的买进卖出向卖服务转变，包括二手车的评估服务
49020编辑于 2023-01-12 - 来自专栏罗超频道
滴滴2亿美元投资人人车，二手车电商将迎来大洗牌？
今天，二手车交易平台人人车宣布已完成新一轮融资，融资金额为2亿美元，滴滴是唯一投资方。 从商业模式来看，采取C2C虚拟寄售模式的人人车，对于二手车买卖端的资源都很依赖，庞大的司机数量意味着庞大的二手车交易需求、大量的买家和卖家，这是C2C二手车的根本。 之前，对于买家更友好的是主打C2B的车置宝，其核心竞争力是经销商快速出价进而便于卖家卖车，但还是不如“包卖”服务简单。“包卖”服务就意味着要有足够多的资金兜底。 不过，随着中国汽车市场日益发达、汽车保有量的增加，政府对二手车交易的支持，消费者对于二手车的接受度越来越高，二手车交易必将更发达。 “包卖”服务的出现和普及将让二手车行业进入服务标准化时代，这会大幅降低二手车买卖的门槛、成本和风险，进而繁荣二手车电商。可见，滴滴2亿美元投资人人车所引发的将不只是广告大战，新一轮的市场洗牌已经开始。
92550发布于 2018-04-25 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 二手车价格数据集
字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 www.vast.com
1K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏光城(guangcity)
爬虫系列之瓜子二手车抓手
爬虫系列之瓜子二手车抓手 0.说在前面 1.网页分析 2.功能实现 3.调用呈现 0.说在前面 本次爬虫抓取瓜子二手车信息，包括车型及价格！ 你可以学到？ 多页面处理 https://www.guazi.com/cq/buy/o2/#bread 分析发现，多页面不同之处在于'o2'处，这里的2即为和页数，也就是说我只需要拿到页面的总页数，循环遍历即可，这就是本爬虫的核心思路 2.功能实现 导包 import pymysql import requests from lxml import etree import pymongo 类封装 class guazi_spider # 获取页面总数 page_total = selector.xpath('//ul[@class="pageLink clearfix"]//li//span/text()')[-2] raw_html) # 汽车型号 car_name = selector.xpath('//ul[@class="carlist clearfix js-top"]//li//h2/
1.8K40发布于 2019-09-20 - 来自专栏数据科学和人工智能
数据集 | 二手车价格副数据集
该数据集与二手车价格数据集相关联，没有记录二手车售出价格，可用作二手车价格预测模型的测试集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
54220编辑于 2022-03-30 - 来自专栏爬虫逆向案例
015：Scrapy获取淘车网十七万二手车数据
本篇内容将使用scrapy框架爬取淘车网所有二手车信息。 我拿下了17W+数据，放入mongodb中。 下面我们来编写最后的解析函数，parse2 流程已经走完了，为了省事我在详情页只拿了一个数据。 大家可以在这更新。 爬虫文件taoche解析数据已经完成。 我们要去管道中处理数据。
83010发布于 2021-11-22 - 来自专栏成套网站
基于springboot的二手车交易系统
现在人们越来越离不开计算机网络、互联网所带来的好处了，现如今不同的网站系统遍地都是，现在已经不同于以往的传统的管理方式了，只有跟上时代的发展才能不会被淘汰掉，所以对于二手交易来说也是同样的，二手车交易系统相比于传统的传输媒体 然而，线下管理模式的改进却是一项比较繁杂的工作，因此，管理人员要充分发挥信息化管理的作用，提高本行业整体管理能力，并改进完善现有的二手交易体系，是非常有意义的[2]。 二手车交易系统更加具有其开发的意义，主要体现在它具有广泛的应用性，逐步成熟的网络需求，稳定的发展。用户需要通过二手车交易系统来找寻自己所需的信息；管理员对系统所有的信息进行管理与维护[4]。 二手车交易系统因其诸多的优越性，成为个人和商城的优先选择的一条途径，而这其中的很多部分，其实已经完全可以由机器代替了。 (2)支持多种操作系统包括AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux和Mac OS、Novell‘s Netware、OpenBSD系统、OS/2卷、Solaris、Windows等。
28010编辑于 2025-08-28 - 来自专栏大大的小数据
二手车CHR价格的数据分析2020.8.11
1、爬取了人人、58、瓜子、优信的二手车数据。 2、清洗，真是累 3、提取关键字：配置、上牌时间、现价格、原价格、公里数、来源、年份、折旧额。 4、 5、配置数量：买领先款比较多。
46710编辑于 2022-09-21 - 来自专栏机器学习实战
【机器学习实战】 kaggle二手车的价格预测
price是持续目标 test.csv - 测试数据集；您的目标是预测price每一行的值 Sample_submission.csv - 格式正确的示例提交文件 本次比赛的目标是根据各种属性预测二手车的价格 该数据集来自kaggle竞赛，训练集包含了 188,533 条二手车的信息，共有 15 个字段。 车辆的年龄是二手车价格的重要因素。 ('lambda_l2', 0.0, 10.0) # L2正则化强度 } # 创建模型，设置 verbose 为 False 以避免输出日志 model = lgb.LGBMRegressor lambda_l1: 0.254 和 lambda_l2: 0.223 — L1 和 L2 正则化系数，用于控制模型的复杂度和防止过拟合。正则化系数在合理范围内，帮助减少不必要的特征影响。
77110编辑于 2025-01-21 - 来自专栏用户6838338的专栏
【原创】Python 二手车之家车辆档案数据爬虫
二手车之家车辆档案数据爬虫 先上效果图 [请添加图片描述][在这里插入图片描述] 环境 win10 python3.9 lxml、retrying、requests 需求分析 需求： 主要是需要车辆详情页中车辆档案的数据 在这里插入图片描述] 拿到数据接口就简单了，直接构造请求保存数据即可 获取车辆信息列表 def _get_car_list(self, _url: str): """ 获取二手车信息列表 else '-' # 年检到期 annual_inspection_expires = result.xpath('//*[@id="nav1"]/div[1]/ul[2] /li[2]/text()') insurance_expires = insurance_expires[0].strip() if insurance_expires else '- ' # 质保到期 warranty_expires = result.xpath('//*[@id="nav1"]/div[1]/ul[2]/li[3]/text()')
84450编辑于 2022-05-13 - 来自专栏python进阶学习
8月新规对二手车市场的影响
比如各地区严格落实全面取消二手车限迁政策，自2022年8月1日起，在全国范围取消对符合国五排放标准的小型非营运二手车的迁入限制，促进二手车自由流通和企业跨区域经营。 这项新规实施后对二手车行业的销量带来什么样的影响呢？今天我们就通过python大数据来分析下。 首先我们的数据来源于优信二手车app数据，做爬虫的都知道app数据并不是很好获取， APP 的反爬会麻烦一些，比如 Android 端的代码写完一般会进行打包并混淆加密加固，所以除了抓包之外，还需要对 关于二手车销量的数据等小编整理完整了再分享给大家。
40210编辑于 2022-08-03 - 来自专栏Alter聊科技
字节跳动进场，二手车没等来新故事
2020年5月份，国家财政部税务总局出台了二手车经销减税政策，二手车的增值税由2%降至0.5%；2021年初，商务部在内的多个部门联合取消了二手车的限迁政策，推动了二手车交易登记的跨省通办；再加上延续至今的芯片短缺风波 这些拥有专业能力、线下资源和影响力的二手车商，扮演了字节跳动进军二手车市场的关键角色。 这大抵也是字节跳动押注二手车赛道的直接诱因，相比于瓜子们的一腔热血，字节跳动掌握着二手车市场的稀缺资源。 03 待解的难题 想要改变二手车市场的既定格局，势必要触及二手车与生俱来的“劣根性”。 比如2021年卖出的1758.5万辆二手车中，价格在3万元以下的车辆占比为32.55%，意味着许多车主对二手车仍然有着天然的不信任；再比如美国汽车经销商的二手车销量占到了新车的95%，而中国二手车的销量不足新车的四分之一 不同于杨浩涌、戴琨等人对二手车的热爱，互联网江湖上从未流传出张一鸣和二手车有关的故事，字节跳动针对二手车的一系列动作，都离不开“生意”二字。
48930编辑于 2023-01-13 - 来自专栏DT数据侠
我的二手车究竟值多少钱?
“ 当你厌倦了混乱的二手车市场、听腻了各种二手车网站广告时，是时候利用数据来做一次靠自己的分析了。 数据侠 Anthony Parrillo 利用自己的爬虫能力，尝试分析了二手车市场的价格问题，也许能为同样爱好数据的你，带来一些启发。 转卖二手车另一个重要的影响因素是里程数。下面是一个出售汽车按里程数分类的直方图。 ? 价格与里程数关系的色码图（hex chart）： ? 一些简单的结论包括：自动挡比手动挡贵出1300美元；没有事故历史的二手车比有事故历史的贵1150美元；箱式轿车比其他车型的二手车卖的好等。 这些结果不仅对于那些想要购买二手车的人有参考价值，而且也对想要买新车的，纠结于买车还是租车的，以及考虑是否要卖掉现在有的车的人有价值。
58900发布于 2018-08-08 - 来自专栏吉吉的机器学习乐园
Python二手车价格预测（一）—— 数据处理
01 数据获取 ---- 我们的数据来源是“人人车”二手车网站，通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。 display.max_rows', 100,'display.max_columns', 100,"display.max_colwidth",1000,'display.width',1000) 【Step 2： return np.nan else: d1=datetime.datetime.strptime('2020-07-25',"%Y-%m-%d") d2= datetime.datetime.strptime(df[c],"%Y-%m-%d") diff_days=d1-d2 # print(diff_days)
1.9K30编辑于 2022-07-13 - 来自专栏刘旷专栏
优信二手车：赛道虽好，生意难做
配图来自Canva可画 高营销投入没能换来高回报，优信、瓜子二手车、人人车等二手车电商，集体陷入求生困境。 与此同时，瓜子二手车债务缠身，惹上官司。有媒体爆料，瓜子在全国百余城市砸重金铺设的瓜子二手车严选商城，目前已经关闭、迁店了近2/3。 连亏损，高负债 众所周知，自优信拍（B2B模式）、金融助贷、优信新车等业务相继落寞之后，优信将发展重心押注在二手车全国购业务上，但依旧没能缓解亏损压力。 而目前影响二手车销量的最大因素是二手车质量的把控，投射到二手车电商上就是二手车供应链的管理能力和把控能力。 近期，国家部门印发《关于推进二手车交易登记跨省通办便利二手车异地交易的通知》，旨在从制度方面着力解决二手车异地交易周期长、不便捷等问题，进一步促进二手车交易行业发展。
46430发布于 2021-05-11 - 来自专栏吉吉的机器学习乐园
Python二手车价格预测（二）—— 模型训练及可视化
01 明确任务 ---- 一般的预测任务分为回归任务和分类任务，二手车的价格是一个明确的固定值，因此二手车价格预测是一个回归任务。 为了给大家提供一个二手车价格预测的baseline，我将选取几个经典模型进行训练。 计算公式： 2. 均方误差（MSE） 均方误差英文全称为 Mean Squared Error，也称之为 L2 范数损失。通过计算真实值与预测值的差值的平方和的均值来衡量距离。 计算公式： 3. 计算公式： 最好的模型预测的 R2 的值为 1，表示预测值与真实值之间是没有偏差的； 但是最差的模型，得到的 R2 的值并不是 0，而是会得到负值； 当模型的 R2 值为负值，表示模型预测结果比基准模型 【重要特征筛选】 为了提升模型效果也可以对数据做特征筛选，这里可以通过相关系数分析法，将影响二手车售价的特征与售价做相关系数计算，pandas包很方便的集成了算法，并且可以通过seaborn、matplotlib
2.7K41编辑于 2022-07-13
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