python数据分析的例子_pandas数据分析案例：利用python进行汽车数据分析可视化实例...

最近我一在杭州做外贸生意的老表让我给他推荐一辆车，自己的宝来开了5年多，感觉不香了，这次要我给他从BBA中选一个，落地35万以内落地。我想这做生意稳重一点，35万以内差不多就是奔驰C，宝马3和奥迪A4中选了。至于选哪一个就很头疼了。

我们知道每辆车都有它的特点和受众群体，特别是对于这种有上百年品牌积淀的BBA。奔驰的高逼格，宝马的驾驶感，奥迪的科技感等，但是这些特点不一定是你买它的理由。

每辆车肯定都有缺点，如果这些缺点你无法忍受，那一定是你不买的理由。与其打破脑袋做选择题，不如换个思维方式，用排除法，做“不选”题。

按照这个思路，我就想着怎么样把这三个车的问题搜集出来，对比看看哪个更加无法接受。最后在做出选择。思路有了，问题就有了解决方案了：

•搜集各个车型的问题

•搜集完后做数据清洗聚合

•问题点生成词云对比，更具有视觉效果

好了，说干就干。第一步，问题搜集。要搜集问题，自然要找投诉网站。有个12365车质网就是让用户上报投诉信息的，我们也可以按照车型搜索投诉信息，如图：

•按车型搜索投诉信息

•搜索后，得到详细的投诉信息列表，很全很强大！

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