データ分析の概要と方法論

値下がりしない車を選ぶというテーマについてです。
データ分析の基盤となるデータについて解説します。1534種類の車種。と言っても、車種としては63車種ですが、車種毎に年度モデル形式があったりグレードがあったり。ランダムに選んだ車種は以下でデータ分析にあるまじき、私の趣味で選んでしまいました。

['アルファード',
 'UX',
 'NX',
 'F8',
 '812',
 'ジムニー',
 'Cクラスステーションワゴン',
 'クラウンアスリート',
 '3シリーズツーリング',
 'カイエンクーペ',
 'ランサーエボリューション',
 'LS',
 'M3セダン',
 'IS',
 'ジムニーシエラ',
 '718ケイマン',
 'M3セダン',
 '458スパイダー',
 'ロードスター',
 'RX',
 'LC',
 'ランドクルーザープラド',
 '911カレラ',
 'RS3セダン',
 'ランドクルーザー',
 '718スパイダー',
 '488GTB',
 'ラングラー',
 'RX-7',
 'レヴォーグ',
 'デリカD：5',
 'F430',
 '458イタリア',
 'F12ベルリネッタ',
 'RS3スポーツバック',
 '911GT3',
 '3シリーズツーリング',
 'クラウン',
 '718ボクスター',
 '911ターボ',
 'シビックタイプR',
 '1シリーズ',
 'A3スポーツバック',
 'ランドクルーザープラド',
 'RS5スポーツバック',
 '86',
 '599',
 'LX',
 'スカイライン',
 'GR',
 'RCF',
 'グランドチェロキー',
 'S3スポーツバック',
 'マカン',
 '718ケイマンGT4',
 'R8',
 'カイエン',
 'WRXSTI',
 'ロードスター',
 'GT-R',
 'RS4アバント',
 'フェアレディZ',
 'ゴルフ']

2023-11月から12月にかけて車種毎に少しづつ集めたデータは凡そ12万件。主要目的は、新車価格に対する中古車価格の残価比率を計算し、どの車種が価値を最も保持しているかを明らかにすることで、分析には、Pythonを利用。データ収集後、データクレンジング処理、分析し、視覚的に表現したのものが以下です。

残価率はMedian（中央値）として集計しており、”１以上”、新車より高額で中古価格取引されてる車両が青白っぽく表示されています。実際には中央値のほかmin,max,meanも計算。

車両-年度モデル-グレード毎の分類について、ものによっては１、２台の販売状況しかなく特殊なデータも削除せず含まんでいますが、車両毎の残価率の大まかなイメージは掴めると思います。plotlyなので、クリックすればインタラクティブに拡大縮小できるのですが、うまくお伝えできません。方法が不明ですが。アドバイスいただけると助かります。

【結論】

アルファード、GTR、718ケイマン、ランドクルーザー、911　を買えばいいんです。　　ね。。。

あと、所有車分を拡大してみました。JLの方がグレード低く、価格も新車価格も安い分、残価率が少し高めに出ています。個別に車両情報見ると、JLはカスタム車両があり、市場価格も改造費分乗っかっているものと推測。

ロードスターRSは2016年式に乗っており、７年落ちで30%ダウンなので、経過年月に比して値下がりは少ないようですが、改造多数でサーキットにも行ってるので売却時は叩かれる気がします。（この分析の難点は経過年に応じた等価評価ができないことですね。）　年式ごとに集計すればよかっただけでした。そして30ではなく、35％ダウン😭でした。

元のチャートですが、逆の見方をすれば、値段の落ち切った真っ赤な部分かつ、新車価格が高額なところを狙えば割安な車に乗れるかもしれません。そういう車は当然維持費も高くつきますが。（LSやRS4）

メーカーによるグルーピング機能の追加ほか、まだデータ増やしていきますが、希望車種があればコメントください。