德系豪华车品牌分析

本资源文件包含汽车之家的所有汽车品牌，包括各品牌的对应系列和具体车型数据。该数据集于2018年4月27日爬取，并存储为SQL文件格式，文件大小为111MB。该资源包含丰富的汽车品牌信息，是数据分析、行业研究和市场调研的极佳数据来源。

汽车之家收录了超过45000款车型的详细数据，包括各品牌、车系和具体车款的ID信息。

信息来源网络资源：奔驰官方网站、新浪视频奔驰广告、设计资讯、汽车设计、北京骏源骏达汽车销售有限公司参考文献。汽车造型设计王惠军著国防工业出版社。

2018年汽车车系品牌数据的SQL表已经在实际项目中得到了广泛应用。

奔驰，作为德国著名汽车品牌，被视为全球最成功的高端汽车之一。1900年，戴姆勒发动机工厂推出了首款梅赛德斯轿车，自那时起，奔驰品牌就一直引领着汽车技术创新的潮流，至今已有100多年历史。

这份文件包含了194个车品牌的logo图标，以及一个sql文件，用于将这些图标插入数据库表tp_brand中。

这是一个包含大约2万条2014年汽车数据的数据库，涵盖各种汽车品牌和型号。

最近我在开发一个汽车交易网站，需要实现根据汽车品牌进行车辆定位的功能。在网上搜索了很久，发现实现这一功能确实有些技术挑战，但也感叹到开发过程中的困难。希望未来能够顺利完成这一功能，使用户可以便捷地根据喜好找到合适的汽车。

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示，平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著，难以解释其趋势。 因此，本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。