用途：处理、清洗并分析汽车销售数据，通过统计建模与交互式仪表盘输出业务洞察。项目使用 uv 管理依赖，需 Python 3.10+ 及 pandas、numpy、matplotlib、scipy、streamlit。
主要能力：核心模块 src/analysis.py 提供 CarSalesAnalysis 类，负责数据加载清洗、描述性统计、分组聚合与统计检验。内置15项分析，包括价格分布、月度销售趋势、区域销量、性别分布、收入与价格回归、各品牌均价、车身样式价格、自动与手动变速箱价格 t 检验、热门颜色、热力图、多元线性回归、Z 分数异常值检测、经销商价格与 Shapiro-Wilk 正态性检验。仪表盘 src/ui.py 含概览、销售与收入、人口统计、产品洞察、统计建模、筛选探索与分段对比等交互区块，支持自定义筛选并导出 CSV。
使用方式：克隆仓库后执行 uv sync 安装依赖；运行 uv run streamlit run src/ui.py 启动仪表盘，或 uv run python -m src.main --pipeline 执行全部15项分析并生成图表。数据默认读取 data/Car sales.csv，清洗结果输出至 outputs/cleaned_data.csv，图表输出至 outputs/figures/。可通过 .streamlit/config.toml 配置主题与端口。
适用场景：汽车销售数据的探索性分析、区域与人群洞察、价格建模与假设检验，以及需要快速搭建可视化看板的场景。
限制：资料未提供数据来源、授权方式、模型精度或部署要求；示例数据规模与统计结果仅为参考，实际效果取决于输入数据质量。