Développement d'un outil d'analyse avancé pour enchères de véhicules

Nous visons à créer un outil d'analyse sophistiqué pour les enchères de véhicules, permettant une prise de décision stratégique et éclairée dans le domaine des enchères automobiles. L'objectif est de développer un système qui fournira une analyse exhaustive et prédictive des annonces de véhicules, facilitant ainsi la prise de décision pour devenir le meilleur enchérisseur au monde.

Description des Tâches :

Analyse Exhaustive des Annonces d'Enchères :

Extraire des données détaillées (marque, modèle, année, kilométrage, état, historique d'entretien, photos, rapports techniques) à partir d'une annonce spécifique sur Interencheres.com.
Analyser les tendances de prix selon l'année et le kilométrage du modèle spécifique.
Comparaison avec le Marché Secondaire :

Recherche en temps réel sur Leboncoin.fr pour des véhicules similaires.
Comparaison des prix, kilométrage, état, et autres facteurs importants via des algorithmes d'apprentissage automatique.
Analyse Prédictive de la Concurrence et du Marché :

Utilisation de modèles prédictifs pour évaluer les tendances des prix et la demande.
Analyse de l'activité des enchérisseurs sur des modèles similaires.
Calcul des Coûts et du Retour sur Investissement (ROI) :

Intégration d'un calculateur de coût de récupération adaptatif.
Application de modèles financiers pour estimer un ROI détaillé.
Stratégie d'Enchères :

Développement de stratégies d'enchères basées sur des analyses comportementales antérieures.
Détermination de limites d'enchères optimales.
Veille Technologique et Évaluation des Risques :

Intégration d'une veille technologique pour suivre les évolutions du marché.
Application de modèles statistiques pour évaluer les risques.
Synthèse et Recommandations :

Fournir une synthèse claire avec des recommandations personnalisées basées sur l'analyse.
Compétences Requises :

Maîtrise de Python, en particulier pour le web scraping, le traitement de données, et l'apprentissage automatique.
Connaissances en analyse financière et en modélisation prédictive.
Capacité à travailler de manière autonome avec une approche créative et efficace.
Expérience dans des projets similaires est un plus.