2021-2025年汽车经销商租赁市场数据分析报告

资源摘要信息:"DSS_LeaseCosts:2021-2025年的汽车经销商租赁机会" DSS_LeaseCosts项目是一个针对汽车经销商租赁市场的数据分析研究，旨在探索2021年至2025年的市场租赁机会。该研究使用了跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）作为方法论框架，并综合使用多种工具和平台进行了数据处理、模型构建和结果展示。 CRISP-DM方法论包括六个主要阶段：业务了解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。在业务了解阶段，研究团队首先确定了业务需求，明确了项目目标是基于多个变量创建有关租赁成本的仪表板建议。这一阶段强调与业务利益相关者沟通，确保数据分析项目能够满足业务目标和需求。 在数据理解阶段，研究团队对所需数据进行了搜集和审查，包括了15年内的48个相关变量。这一步骤旨在确认数据的质量，并理解数据特性。数据的清洁性、完整性和准确性是这一阶段的关键考量。 数据准备阶段则涉及数据的组织、转换和清洗工作，以确保数据为建模工作做好准备。这可能包括数据的过滤、归一化、编码和划分等操作。 建模阶段是使用一系列统计和机器学习技术对数据进行建模。研究团队可能尝试了多种模型，以确定哪些模型最适合分析租赁成本和预测市场趋势。 评估阶段则是评估所建模型的性能，以确定哪些模型最符合业务目标。这包括模型的准确性、泛化能力和解释性等方面。 最后，在部署阶段，研究团队需要确定如何将模型结果呈现给利益相关者，并确保他们能够有效地获取和使用这些结果。这可能涉及到开发仪表板、生成报告，或者通过其他方式使用户能够直观地理解数据洞察。 在工具方面，该研究利用了多种技术和平台。面试/BPM指示灯和数据字典/概念被用于理解业务需求和数据概念。Google云端硬盘和Excel被用于数据存储和初步分析。Postgres数据库管理系统则用于数据存储和查询。Google Cloud Platform（GCP）、Data Science Studio Dataku、Odoo等平台和工具被用于数据分析、建模和部署。此外，DEV环境上的BigQuery、Tableau和Celonis被用来进行数据处理、可视化和分析流程。 本项目的结果概述中提到了仪表盘和报告的制作，这表明研究团队在完成数据挖掘和分析后，已经将关键发现和洞见整合为用户友好的呈现形式，以便业务用户能够轻松理解和利用这些信息。 通过以上分析，可以看出DSS_LeaseCosts项目是一个全面的数据分析实践，其方法论和工具的运用对于理解汽车经销商租赁市场具有重要意义，并为决策者提供了宝贵的数据支持。