汽车排放与互联网连接数据分析数据集VehicleEmission-InternetConnectionDataAnalysis-shahjalal7141
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车排放, CO2排放, 燃油效率, 互联网连接, 内存使用, 网络流量, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别记录了汽车的排放信息和互联网连接相关的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于不同地区或国家。
数据维度：
CO2 Emissions.csv：包含汽车品牌、型号、车辆类型、发动机尺寸、气缸数量、变速器类型、燃料类型、城市/高速/综合油耗（L/100km、mpg）、CO2排放量（g/km）等指标。
internet_connection_data.csv：包含与互联网连接相关的内存使用、API调用、网络流量等数据。具体包括内存相关指标（PssTotal、PssClean等）、API调用次数（如Runtime.exec、WebView.loadUrl等）、网络流量统计（TotalReceivedBytes、TotalTransmittedBytes等）以及数据类别（Category）。
数据格式：CSV格式，分别存储在CO2 Emissions.csv和internet_connection_data.csv两个文件中，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注，但数据经过整理和清洗。
该数据集适合用于汽车排放分析、互联网应用性能分析、数据挖掘和机器学习等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于汽车工程、环境科学、计算机科学等领域的学术研究，如汽车排放与燃油效率的关系研究、应用程序内存优化研究、网络流量异常检测等。
行业应用：可以为汽车制造商、互联网服务提供商、数据分析公司等提供数据支持，尤其是在汽车排放标准制定、应用程序性能优化、网络安全等方面。
决策支持：支持环保政策制定、互联网服务改进、应用程序开发优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、计算机网络等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索汽车排放与互联网连接行为之间的关系，分析汽车的排放特性、评估互联网应用对资源的需求，以及研究应用程序的内存管理与网络流量特征。
