标题：汽车特征与性能数据集
数据内容：
该数据集包含多辆汽车的详细特征与性能数据，具体包括以下字段：
- symboling：汽车的象征编码
- normalized-losses：标准化损失值
- make：制造商
- fuel-type：燃料类型
- aspiration：进气方式
- num-of-doors：车门数量
- body-style：车身风格
- drive-wheels：驱动轮类型
- engine-location：发动机位置
- wheel-base：轴距
- length：车身长度
- width：车身宽度
- height：车身高度
- curb-weight：空车重量
- engine-type：发动机类型
- num-of-cylinders：气缸数量
- engine-size：发动机排量
- fuel-system：燃油系统类型
- bore：气缸直径
- stroke：冲程
- compression-ratio：压缩比
- horsepower：马力
- peak-rpm：峰值转速
- city-mpg：城市油耗
- highway-mpg：高速公路油耗
- price：汽车价格
统计信息分析：
该数据集中的字段具有较高的多样性，例如：
- price字段有187种不同的值，表明汽车价格范围较广。
- normalized-losses字段有52种不同的值，说明损失值的分布较为分散。
- make字段有22种不同的制造商，表明数据集中涵盖了多个品牌。
这些统计信息为后续的分析和建模提供了丰富的数据基础。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可广泛应用于多个行业和问题中：
- 汽车行业：用于汽车价格预测、性能优化和市场细分。
- 保险行业：用于评估车辆风险和制定保险费率。
- 金融行业：用于贷款评估和车辆估值。
- 市场营销：用于客户画像和目标市场定位。
- 数据科学与机器学习：用于特征工程、分类和回归模型训练。
标签：汽车数据, 汽车特征, 汽车性能分析, 汽车价格预测, 机器学习数据集, 数据科学分析, 汽车行业研究，
行业分类：
- 汽车行业
- 保险行业
- 金融行业
- 市场营销
- 数据科学
- 机器学习
