[ 기초 프로젝트 ] 인사이트 도출

어제는 '엔진 크기' 라는 변수가 차량의 연비/배출량에 미치는 영향에 대해 시각화하고, 인사이트를 도출했다. 오늘은 '실린더 개수'와의 상관관계를 분석해보고, 실린더 수와 엔진 크기를 조합한 연비 분포도 시각화해보았다. 

 

🔹 실린더 개수 - 연비

같은 실린더 개수별로 연비 평균을 내서 라인그래프로 시각화 했을 때 전체적인 경향이 잘 나타나서 그대로 사용했다.

1. 실린더 개수가 증가할수록 연비가 지속적으로 감소하는 뚜렷한 반비례 관계
2. 3기통일 때 가장 높은 연비 (약 37 mpg)
   • 3기통 차량 데이터만 추출 
     • 모두 1.5L 소배기량 엔진 사용
     • 경차/소형차 비중이 전체의 60~70% 이상
3. 8기통 이상부터는 연비가 20 이하로 급감
   • 연비 효율성 측면에서 다기통 엔진은 불리

 

🔹 실린더 개수 - 배출량

1. 실린더 수가 증가할 수록 배출량이 증가하는 뚜렷한 정비례 관계
2. 연비 그래프와 정반대의 분포

💡친환경 차량 개발을 위해서 3-4기통 엔진을 사용하는 것이 좋을 것이다!

 

 

🔹 실린더 개수&엔진 크기 - 연비 

#실린더 수 & 엔진 크기 조합에 따른 연비 분포 시각화(Box Plot)
df = pd.read_csv('/content/차량연비데이터_전처리.csv')

df_engine_combo = df.assign(ENGINE_BIN=df['ENGINE SIZE'].apply(engine_bin))

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='CYLINDERS', y='COMB (mpg)', hue='ENGINE_BIN', data=df_engine_combo, palette='rocket_r')
plt.title('실린더 수 & 엔진 크기 조합에 따른 연비 분포')
plt.xlabel('CYLINDERS')
plt.ylabel('COMB (mpg)')
plt.legend(title='ENGINE SIZE')
plt.show()

 

1. 실린더 수가 증가할 수록 더 큰 엔진을 사용한다.
2. 같은 실린더 수 안에서도 엔진 크기가 크면 연비가 낮아진다.

💡 3-4기통 + 소형 엔진: 최고의 연비 효율 달성 가능할 것이다.