金铜佛像市场藏品交易数据集

一、实质性加工 数据清洗：将拍卖情况_拍卖时间用pd.to_datetime转日期时间型，或产生 NaT；拍卖情况_拍卖价格经去逗号、“元” 及替换 “未成交” 为 NaN 后，用pd.to_numeric转数值型。 缺失值处理：拍卖情况_拍卖时间的 NaT 对应行删除；拍卖情况_拍卖价格的 NaN 可用插值等处理。 数据整合：后续获其他渠道数据表，按关键字段用merge等函数合并。 数据分析：算拍卖情况_拍卖价格统计量，统计不同朝代佛像拍卖数量、按时间排序绘价格序列图，分析不同时段不同规格佛像价格走势、数值化作品信息_规格后与价格算相关系数。 数据可视化：绘制朝代佛像拍卖数量柱状图、价格时间序列折线图和不同规格佛像价格箱线图。 二、创造性劳动 数据收集环节：从拍官网、行业报告等获取独家数据，制定筛选标准，整合不同渠道数据，统一规范佛像规格、价格等不同描述。 数据处理：清洗非结构化数据，统一作品时间表述、转换价格数据格式。处理缺失值时，依列特性采用不同策略，如时间列用众数填充等。 数据分析环节：用可视化工具呈现，建立预测模型，运用时间序列分析，预测未来佛像价格走向。