汽车价格预测数据分析项目

本项目旨在分析汽车价格与各种因素（如车龄、行驶里程、马力等）之间的关系，并构建一个预测模型。项目代码完全使用 R 语言编写，并遵循标准的数据科学项目结构。

项目功能

• 数据导入与清洗：自动从 CSV 文件导入数据，并进行清洗和预处理。
• 探索性数据分析 (EDA)：生成各种图表来可视化数据分布和变量之间的关系。
• 建模预测：使用线性回归等机器学习算法构建价格预测模型。
• 报告生成：自动生成 HTML 和 PDF 格式的详细分析报告。

文件夹结构

• data/: 数据文件
  • raw/: 原始数据文件 (data.csv)
  • processed/: 处理后的数据文件 (cleaned_data.rds, final_model.rds)
• docs/: 项目文档 (未来可添加)
• img/: 图像文件和图形输出 (各种分析图表)
• reports/: 报告输出 (analysis.html, analysis.pdf)
• analysis.Rmd: R Markdown 报告模板

使用方法

先决条件

• 安装 R 和 RStudio
• 安装必要的 R 包：

  install.packages(c("tidyverse", "here", "janitor", "corrplot", "rsample", "parsnip", "yardstick", "recipes", "rmarkdown"))

运行项目

1. 克隆或下载此仓库到本地。
2. 在 RStudio 中打开 DA.Rproj 项目文件。
3. 运行主分析脚本：

   source("03_analysis.R")
   main()

   或者在命令行中运行：

   Rscript 03_analysis.R

4. 分析完成后，您可以在 reports/ 文件夹中查看生成的 HTML 和 PDF 报告。

自定义数据

如果您想用自己的数据进行分析，请将您的 CSV 文件重命名为 data.csv 并替换 data/raw/data.csv 文件。确保您的数据包含与示例数据相似的列（如 Age, KM, Weight, HP, MetColor, CC, Doors, Price）。

R 脚本说明

分析流程由根目录下的编号 R 脚本组织：

1. 00_config.R: 项目配置设置和路径定义
2. 01_import_data.R: 数据导入和清洗函数
3. 02_clean_data.R: 探索性数据分析 (EDA) 和图表生成函数
4. 03_analysis.R: 主分析脚本，协调整个分析流程
5. 04_modeling.R: 建模函数
6. 05_generate_report.R: 报告生成函数

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进此项目。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。