毕业设计：python新能源汽车数据分析和可视化

### 关于Python进行新能源汽车数据分析和可视化的毕业设计

对于希望从事新能源汽车领域并利用Python完成数据分析与可视化的毕业生来说，选择合适的项目至关重要。这类项目的成功不仅依赖于对特定技术的理解，还取决于能否有效地展示研究成果。

#### 1. 数据收集与预处理
在开始任何深入分析之前，获取高质量的数据集是必不可少的第一步。可以考虑从公开渠道下载有关电动汽车性能、充电站分布、电池寿命等方面的信息。为了确保数据质量，在导入这些原始资料之后，通常还需要执行一系列清理任务，比如去除重复记录、填补缺失值等[^1]。

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 假设df是一个包含新能源车行驶里程数的DataFrame对象
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
df['mileage'] = imputer.fit_transform(df[['mileage']])

#### 2. 探索性数据分析(EDA)
通过统计图表直观呈现变量间的关系有助于发现潜在模式或异常情况。例如绘制柱状图比较不同品牌车辆平均续航能力；散点图显示价格区间内各车型销量变化趋势等等。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.barplot(x="brand", y="range_km", data=df)
plt.title('Average Range by Brand')
plt.show()

#### 3. 构建预测模型
基于历史销售数据建立回归模型来估计未来市场需求；或者运用聚类算法识别消费者偏好群体特征。这一步骤能够为企业决策提供有力支持的同时也为学术探讨提供了丰富的素材。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

#### 4. 结果解释与报告编写
最后阶段需将上述过程整理成文档形式提交给导师审核。除了详尽描述实验方法和技术细节外，还需强调所得结论的实际意义及其可能带来的影响。注意保持逻辑清晰连贯，并适当加入个人见解以增加文章深度。