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新能源与燃油汽车对比数据可视化分析

1. 项目概述

本项目旨在通过数据挖掘技术，深入分析中国汽车市场中新能源汽车（EV）与传统燃油汽车（Gasoline）的竞争格局、销售趋势及关键影响因素。系统集成了数据预处理、探索性数据分析（EDA）、机器学习销量预测模型以及交互式Web可视化系统，为用户提供直观的市场洞察和精准的销量预测工具。

2. 数据集与数据预处理

2.1 数据来源

项目使用China Automobile Sales Data数据集，涵盖了中国市场主流汽车品牌的月度销量数据。

2.2 数据特征

数据集包含以下关键特征：

• 基本信息：Brand(品牌),Model(车型),Make(制造商)
• 车辆属性：Body Type(车身类型: SUV, Sedan等),Powertrain(动力类型: EV/Gasoline)
• 市场数据：Price Range(价格区间),Units Sold(月销量)
• 时间维度：Year(年),Month(月)

2.3 数据预处理

在进行建模前，我们对原始数据进行了清洗和转换：

1. 缺失值处理：填充或移除缺失的关键属性。
2. 特征工程：
   • 计算Avg_Price(平均售价) = (最低价 + 最高价) / 2。
   • 提取时间特征（年、月）。
3. 数值编码：使用LabelEncoder将类别型变量（如品牌、车型、车身类型）转换为数值型，以便机器学习模型处理。

3. 探索性数据分析 (EDA) 与可视化

在构建预测模型之前，我们对数据进行了深度的可视化分析，以理解市场特征。

3.1 市场份额与总体趋势

图解：该饼图展示了分析周期内新能源车与燃油车的总销量比例。虽然燃油车在存量上仍占主导，但新能