随着二手车限迁政策的全面取消,我国二手车市场正迎来巨大的发展机遇。然而当下我国二手车交易市场却面临“柠檬市场”萌芽的问题:消费者与二手车销售方之间信息不对称,致使市场中产生信任赤字,进一步导致劣质品充斥市场,优质品被逐出市场。这毫无疑问会制约我国二手车市场发展潜力的进一步释放。因此,打破这种信息不对称的局面,构建一套透明、合理的二手车定价机制就显得尤为必要。本研究主要基于人人二手车网的二手车交易数据进行研究,拟通过数据分析为二手车价格的制定提供理论支撑。在描述分析部分,笔者对影响二手车价格的特征进行了相关性分析,并且以厂商、车型、排量这三个特征为例对新车售价与二手车售价进行了对比分析,从资产保值的角度为消费者提出了购买建议。在建模分析部分,笔者首先基于XGBoost算法对数据进行了拟合,进一步地,运用集成学习算法中boosting派系下的GBDT算法、Cat Boost算法,bagging派系下的随机森林算法进行特征筛选,并运用网格搜索方法对模型参数进行优化,从而在保证预测准确性的基础上尽可能地简化XGBoost模型输入。结论表明,基于随机森林算法进行特征筛选后的XGBoost模型,即RF＿XGBoost模型在本研究数据上表现最好,平均绝对误差（MAE）由未经特征筛选时的1.1716降低到了1.1533,而拟合优度（R~2）由0.9082提高到了0.9299。此外,RF＿XGBoost模型中对二手车价格而言最具重要性的特征包括:行驶里程、新车售价、车牌所在地、长度、高度、轴距、排量、行李厢容积、变速箱、档位个数、车型、排量、驻车制动类型、驱动方式。经过笔者对相关资料的查询,这些数据特征都是具有实际预测价值并且也较容易获取的。最后,笔者建议消费者理性购买汽车,在充分考虑个人实际需求的前提下,还要考虑到不同配置汽车的折价率,选择性价比最高的汽车;建议二手车销售平台方透明化二手车定价,并全面考虑二手车的各个配置指标,建立一套更为科学的定价体系,共同促进二手车市场的平稳发展。