在 58 同城的二手交易业务里，我们需要对商品的交易价格进行预测。请设计一个简单的预测系统架构，包括数据采集、数据处理、模型选择和预测输出等环节。

答题要点

推荐答题框架：采用分层分析法，对每个环节进行详细分析。关键要点如下：1. 数据采集：从二手交易平台收集商品的相关信息，如商品类别、品牌、成色、历史交易价格等。可以使用网络爬虫或 API 接口获取数据。2. 数据处理：对采集到的数据进行清洗，去除缺失值、异常值，进行数据标准化和特征工程，提取有价值的特征。3. 模型选择：根据数据特点和业务需求，选择合适的预测模型，如线性回归、决策树、随机森林等。4. 预测输出：将处理后的数据输入到训练好的模型中，得到商品的预测价格，并将结果展示给用户。示例话术：首先，我们通过网络爬虫从 58 同城二手交易平台采集商品数据。然后对数据进行清洗和特征提取，比如将商品成色进行量化。接着，根据数据的分布和复杂度，选择随机森林模型进行训练。最后，将新的商品数据输入模型，输出预测价格，以网页或 APP 界面的形式展示给用户。