Estymacja cen aut

Przewidywanie Cen Sprzedaży Buldożerów

Naszym celem było zrozumieć, jak dobrze możemy prognozować cenę sprzedaży maszyny, na podstawie jej specyfikacji i wcześniejszych przykładów sprzedaży podobnych buldożerów.

Charakterystyka Projektu

Charakterystyka Projektu W projekcie tym pracowaliśmy na dużym zbiorze danych składającym się z 412 698 rekordów, dostarczonych w formacie CSV z 53 kolumnami. Każda z kolumn reprezentowała różne aspekty techniczne i historyczne buldożera, takie jak rok produkcji, marka, model, godziny użytkowania, rodzaj napędu, wielkość, lokalizacja, a także poprzednia cena sprzedaży.

Przezwyciężenie Trudności Technicznych

Podczas pracy nad tym projektem, napotkaliśmy na kilka technicznych wyzwań. Pierwszym z nich było to, że nasze dane miały charakter danych szeregów czasowych, ponieważ zawierały daty, które były kluczowe dla naszych przewidywań. Aby wykorzystać te informacje w pełni, musieliśmy przekształcić je w odpowiedni sposób, aby nasz algorytm mógł skutecznie z nich korzystać. Innym problemem, który napotkaliśmy, było to, że niektóre z naszych danych liczbowych były niekompletne. Aby rozwiązać ten problem, uzupełniliśmy brakujące wartości mediana z pozostałych rekordów, co pozwoliło nam utrzymać integralność naszych danych. Dodatkowo, wiele kolumn w naszych danych zawierało wartości tekstowe, które musieliśmy przekształcić na wartości liczbowe, aby nasz algorytm mógł je poprawnie interpretować.

Wyniki

Projektu Po przeprowadzeniu analizy i optymalizacji naszych algorytmów, osiągnęliśmy imponujące wyniki: Średni błąd absolutny (MAE) wynosił tylko 5951. MAE możemy interpretować jako średnią pomyłkę Współczynnik determinacji R^2, wynoszący 88%, co pokazuje, że nasz model dobrze pasuje do danych.

Znaczenie Zmiennych

Zmienne używane do estymacji cen buldożerów odgrywają kluczową rolę w skutecznej i dokładnej prognozie, a zrozumienie, które z nich mają największy wpływ, może pomóc w precyzyjnym modelowaniu i prognozowaniu.

Znaczenie Projektu

Ten projekt ukazuje, jak technologie uczenia maszynowego mogą być skutecznie wykorzystane do prognozowania cen w przemyśle budowlanym. Dokładne przewidywanie cen sprzedaży maszyn budowlanych, takich jak buldożery, może przynieść znaczące korzyści dla przedsiębiorstw w tej branży, pomagając w planowaniu inwestycji i minimalizacji ryzyka. Jest to tylko jeden z wielu przykładów, jak technologia AI może być wykorzystana do rozwiązania konkretnych problemów biznesowych. Jeśli jesteś zainteresowany, jak nasze rozwiązania mogą pomóc Twojej firmie, skontaktuj się z nami

Skontaktuj się i zacznij podejmować skuteczniejsze decyzje na podstawie analizy danych