Data / ML Gotowy

Estimator wartości samochodów używanych

Narzędzie ML do szacowania wartości aut na podstawie danych rynkowych.

MLWycenaDanePredykcjaMotoryzacja

Mam podobny proces

W skrócie

Problem

Ręczna wycena samochodu używanego jest czasochłonna i zależy od wielu zmiennych.

Rozwiązanie

Model ML analizuje cechy pojazdu i szacuje jego wartość na podstawie danych rynkowych.

Efekt

Przykład wykorzystania danych i machine learningu do praktycznej estymacji ceny.

Opis projektu

Co zostało zrobione?

Projekt z obszaru data science i machine learning, którego celem było przewidywanie wartości samochodów używanych na podstawie danych pochodzących z rynku. Rozwiązanie skupia się na praktycznym wykorzystaniu danych i modeli do estymacji cen.

Proces

Jak działa rozwiązanie?

Dane o pojazdach są czyszczone i przygotowywane do analizy.

Model uczy się zależności między cechami auta a ceną.

Użytkownik podaje parametry samochodu.

System zwraca szacowaną wartość pojazdu.

Zakres

Co zostało zautomatyzowane?

Przetwarzanie danych rynkowych.
Preprocessing cech pojazdów.
Trenowanie modelu predykcyjnego.
Estymacja ceny na podstawie parametrów auta.

Dla kogo

Kiedy podobne rozwiązanie ma sens?

Projekty predykcyjne oparte o dane.
Narzędzia do wyceny produktów lub aktywów.
Branża motoryzacyjna i marketplace ogłoszeniowe.
Prototypy data science i ML.

Technologie

Użyte narzędzia

PythonStreamlitPandasNumPyScikit-learnCatBoost

Podobny problem?

Masz proces, który nadal żyje w Excelu, mailach albo ręcznym przeklejaniu danych?

Opisz krótko, co dziś zabiera czas. Sprawdzę, czy da się to zamienić w proste narzędzie, automatyzację albo mały system dla firmy.

Opisz swój proces