Project 1
Ahrar Tahmid Rubab
2025-02-04
Individual Project 1 - MKTG 3P98
options(repos = c(CRAN = "https://cloud.r-project.org"))
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) install.packages("dplyr", dependencies = TRUE)
#Setting Working Directory
getwd()## [1] "C:/RUBAB/MKTG 3P98"setwd("C:/RUBAB/MKTG 3P98")
#The two Car Survey data files has been converted from xlsx to csv format
#Opening the 2 Car Survey data file in RStudio
Car1 <- read.csv("Car_Survey_1a.csv")
View(Car1)
Car2 <- read.csv("Car_Survey_2a.csv")
View(Car2)
#Merge the two data files to prepare for analysis and visualization
names(Car2)[1] <- c("Resp") #Renaming Car2 first column to 'Resp'
Car_Total <- merge(Car1, Car2, by="Resp") #Merging the two files
write.csv(Car_Total, "Car_Total.csv", row.names = FALSE) #Saving the newly created file in our wd
#Cleaning the data
summary(Car_Total) #Cheacking for missing values## Resp Att_1 Att_2 Enj_1
## Length:1049 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Mode :character Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.882 Mean :5.287 Mean :5.378
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :4 NA's :4
## Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.575 Mean :4.947 Mean :4.831 Mean :4.217
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :4 NA's :2 NA's :4 NA's :1
## WOM_1 WOM_2 Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.00 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.00 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.286 Mean :5.35 Mean :5.321 Mean :5.371 Mean :5.411
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :9.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :1 NA's :3 NA's :5 NA's :2 NA's :4
## Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2 Residence
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000
## Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :1.000
## Mean :5.114 Mean :5.256 Mean :4.923 Mean :1.474
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :5.000
## NA's :1 NA's :3 NA's :4 NA's :5
## Pay_Meth Insur_Type Gender Age
## Min. :1.000 Length:1049 Length:1049 Min. :18.00
## 1st Qu.:1.000 Class :character Class :character 1st Qu.:23.00
## Median :2.000 Mode :character Mode :character Median :34.00
## Mean :2.153 Mean :35.22
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:48.00
## Max. :3.000 Max. :60.00
##
## Education X Region Model
## Min. :1.000 Mode:logical Length:1049 Length:1049
## 1st Qu.:2.000 NA's:1049 Class :character Class :character
## Median :2.000 Mode :character Mode :character
## Mean :1.989
## 3rd Qu.:2.000
## Max. :3.000
##
## MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost
## Min. :14.00 Min. :4.0 Min. :3.600 Min. : 7.00 Min. : 6.000
## 1st Qu.:17.00 1st Qu.:4.0 1st Qu.:5.100 1st Qu.:10.00 1st Qu.: 8.000
## Median :19.00 Median :6.0 Median :6.500 Median :12.00 Median :10.000
## Mean :19.58 Mean :5.8 Mean :6.202 Mean :11.35 Mean : 9.634
## 3rd Qu.:22.00 3rd Qu.:6.0 3rd Qu.:7.500 3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:11.000
## Max. :26.00 Max. :8.0 Max. :8.500 Max. :16.00 Max. :14.000
##
## Post.Satis
## Min. :2.00
## 1st Qu.:5.00
## Median :6.00
## Mean :5.28
## 3rd Qu.:6.00
## Max. :7.00
## install.packages("dplyr")## Installing package into 'C:/Users/rubab/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'dplyr' successfully unpacked and MD5 sums checked## Warning: cannot remove prior installation of package 'dplyr'## Warning in file.copy(savedcopy, lib, recursive = TRUE): problem copying
## C:\Users\rubab\AppData\Local\R\win-library\4.4\00LOCK\dplyr\libs\x64\dplyr.dll
## to C:\Users\rubab\AppData\Local\R\win-library\4.4\dplyr\libs\x64\dplyr.dll:
## Permission denied## Warning: restored 'dplyr'##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\rubab\AppData\Local\Temp\RtmpmalFLV\downloaded_packageslibrary(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionCar_Total <- Car_Total %>%
mutate(across(everything(), ~ifelse(is.na(.), mean(., na.rm = TRUE), .))) #Reolaces the NA values of each column with its mean
summary(Car_Total)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1
## Length:1049 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000
## Mode :character Median :5.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.882 Mean :5.287 Mean :5.378
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.575 Mean :4.947 Mean :4.831 Mean :4.217
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## WOM_1 WOM_2 Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.00 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.00 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.286 Mean :5.35 Mean :5.321 Mean :5.371 Mean :5.411
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :9.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2 Residence
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000
## Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :1.000
## Mean :5.114 Mean :5.256 Mean :4.923 Mean :1.474
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :5.000
##
## Pay_Meth Insur_Type Gender Age
## Min. :1.000 Length:1049 Length:1049 Min. :18.00
## 1st Qu.:1.000 Class :character Class :character 1st Qu.:23.00
## Median :2.000 Mode :character Mode :character Median :34.00
## Mean :2.153 Mean :35.22
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:48.00
## Max. :3.000 Max. :60.00
##
## Education X Region Model
## Min. :1.000 Min. : NA Length:1049 Length:1049
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.: NA Class :character Class :character
## Median :2.000 Median : NA Mode :character Mode :character
## Mean :1.989 Mean :NaN
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.: NA
## Max. :3.000 Max. : NA
## NA's :1049
## MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost
## Min. :14.00 Min. :4.0 Min. :3.600 Min. : 7.00 Min. : 6.000
## 1st Qu.:17.00 1st Qu.:4.0 1st Qu.:5.100 1st Qu.:10.00 1st Qu.: 8.000
## Median :19.00 Median :6.0 Median :6.500 Median :12.00 Median :10.000
## Mean :19.58 Mean :5.8 Mean :6.202 Mean :11.35 Mean : 9.634
## 3rd Qu.:22.00 3rd Qu.:6.0 3rd Qu.:7.500 3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:11.000
## Max. :26.00 Max. :8.0 Max. :8.500 Max. :16.00 Max. :14.000
##
## Post.Satis
## Min. :2.00
## 1st Qu.:5.00
## Median :6.00
## Mean :5.28
## 3rd Qu.:6.00
## Max. :7.00
## View(Car_Total)
#MAKING OUR DATA READY FOR ANALYSIS AND VISUALIZATION. STRUCTURING OUR DATAFILE
#Creating a new column as Average of the two Attributes
Car_Total$Att_Avg = (Car_Total$Att_1 + Car_Total$Att_2) / 2
View(Car_Total)
#Creating a new column as Average of two value perception columns
Car_Total$Avg_Value_Percep = (Car_Total$Valu_Percp_1 + Car_Total$Valu_Percp_2) / 2
View(Car_Total)
#Split Brand and Model into separate columns
install.packages("tidyr")## Installing package into 'C:/Users/rubab/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'tidyr' successfully unpacked and MD5 sums checked## Warning: cannot remove prior installation of package 'tidyr'## Warning in file.copy(savedcopy, lib, recursive = TRUE): problem copying
## C:\Users\rubab\AppData\Local\R\win-library\4.4\00LOCK\tidyr\libs\x64\tidyr.dll
## to C:\Users\rubab\AppData\Local\R\win-library\4.4\tidyr\libs\x64\tidyr.dll:
## Permission denied## Warning: restored 'tidyr'##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\rubab\AppData\Local\Temp\RtmpmalFLV\downloaded_packageslibrary(tidyr)
Brand_Model_Separated <- Car_Total %>% separate(Model, into = c("Brand","Model"),
sep = " ", extra = "merge")
print(Brand_Model_Separated)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## 1 Res1 6.000000 6 6.00000 6.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 2 Res10 6.000000 6 4.00000 4.00000 4.000000 4.000000 1.000000
## 3 Res100 6.000000 7 7.00000 3.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 4 Res1000 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 5 Res1001 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 6 Res1002 3.000000 1 4.00000 3.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 7 Res1003 2.000000 2 1.00000 2.00000 2.000000 2.000000 1.000000
## 8 Res1004 7.000000 7 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 9 Res1005 2.000000 1 2.00000 1.00000 2.000000 2.000000 2.000000
## 10 Res1006 6.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 11 Res1007 4.000000 4 4.00000 2.00000 3.000000 5.000000 3.000000
## 12 Res1008 5.000000 5 5.00000 3.00000 3.000000 5.000000 5.000000
## 13 Res1009 4.000000 4 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 7.000000
## 14 Res101 6.000000 6 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 15 Res1010 7.000000 7 7.00000 4.00000 7.000000 4.000000 4.000000
## 16 Res1011 7.000000 7 7.00000 2.00000 6.000000 2.000000 5.000000
## 17 Res1012 6.000000 6 6.00000 6.00000 5.000000 3.000000 4.000000
## 18 Res1013 4.000000 4 5.00000 1.00000 1.000000 3.000000 4.000000
## 19 Res1014 5.000000 5 5.00000 4.00000 3.000000 5.000000 5.000000
## 20 Res1015 4.000000 5 5.00000 5.00000 4.000000 7.000000 5.000000
## 21 Res1016 6.000000 6 7.00000 7.00000 6.000000 7.000000 6.000000
## 22 Res1017 6.000000 6 7.00000 5.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 23 Res1018 4.000000 3 4.00000 2.00000 3.000000 5.000000 4.000000
## 24 Res1019 6.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 4.000000 4.000000
## 25 Res102 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 1.000000
## 26 Res1020 6.000000 7 6.00000 6.00000 6.000000 5.000000 5.000000
## 27 Res1021 6.000000 6 6.00000 3.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 28 Res1022 6.000000 6 6.00000 4.00000 4.000000 7.000000 7.000000
## 29 Res1023 7.000000 7 6.00000 6.00000 6.000000 5.000000 5.000000
## 30 Res1024 6.000000 5 4.00000 5.00000 4.000000 6.000000 5.000000
## 31 Res1025 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 32 Res1026 6.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 6.000000 6.000000
## 33 Res1027 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 7.000000 7.000000
## 34 Res1028 4.000000 7 7.00000 6.00000 7.000000 6.000000 7.000000
## 35 Res1029 7.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 7.000000
## 36 Res103 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 7.000000 2.000000
## 37 Res1030 7.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 7.000000
## 38 Res1031 6.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 4.000000 4.000000
## 39 Res1032 7.000000 6 6.00000 5.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 40 Res1033 7.000000 6 5.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 41 Res1034 7.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 6.000000 5.000000
## 42 Res1035 7.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 7.000000
## 43 Res1036 6.000000 5 6.00000 5.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 44 Res1037 6.000000 7 6.00000 6.00000 7.000000 5.000000 5.000000
## 45 Res1038 6.000000 5 5.00000 5.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 46 Res1039 6.000000 6 7.00000 5.00000 5.000000 4.000000 5.000000
## 47 Res104 7.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 6.000000 6.000000
## 48 Res1040 5.000000 6 5.00000 6.00000 6.000000 4.000000 4.000000
## 49 Res1041 4.000000 4 4.00000 3.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 50 Res1042 5.000000 5 1.00000 2.00000 2.000000 2.000000 1.000000
## 51 Res1043 5.000000 4 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 52 Res1044 4.000000 4 2.00000 1.00000 2.000000 2.000000 2.000000
## 53 Res1045 3.000000 3 6.00000 5.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 54 Res1046 3.000000 4 4.00000 2.00000 3.000000 5.000000 3.000000
## 55 Res1047 4.000000 3 3.00000 2.00000 2.000000 2.000000 2.000000
## 56 Res1048 3.000000 4 4.00000 3.00000 4.000000 4.000000 4.000000
## 57 Res1049 3.000000 4 4.00000 5.00000 5.000000 4.830622 5.000000
## 58 Res105 7.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 5.000000 1.000000
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## 182 Res217 4.000000 4 4.00000 4.00000 6.000000 6.000000 4.000000
## 183 Res218 6.000000 6 6.00000 6.00000 6.000000 5.000000 4.000000
## 184 Res219 4.000000 3 3.00000 4.00000 6.000000 5.000000 4.000000
## 185 Res22 6.000000 6 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 2.000000
## 186 Res220 4.000000 7 7.00000 7.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 187 Res221 6.000000 6 6.00000 6.00000 6.000000 6.000000 4.000000
## 188 Res222 6.000000 3 4.00000 4.57512 6.000000 6.000000 4.000000
## 189 Res223 6.000000 3 4.00000 3.00000 6.000000 6.000000 4.000000
## 190 Res224 6.000000 3 4.00000 3.00000 6.000000 6.000000 4.000000
## 191 Res225 4.000000 7 7.00000 5.00000 7.000000 3.000000 2.000000
## 192 Res226 7.000000 6 6.00000 6.00000 7.000000 7.000000 5.000000
## 193 Res227 4.000000 4 5.00000 4.00000 6.000000 5.000000 1.000000
## 194 Res228 5.000000 7 7.00000 7.00000 7.000000 4.000000 3.000000
## 195 Res229 6.000000 6 6.00000 6.00000 7.000000 4.000000 3.000000
## 196 Res23 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 2.000000
## 197 Res230 3.000000 7 6.00000 1.00000 7.000000 6.000000 3.000000
## 198 Res231 7.000000 7 7.00000 7.00000 5.000000 6.000000 2.000000
## 199 Res232 2.000000 6 6.00000 6.00000 7.000000 5.000000 2.000000
## 200 Res233 4.000000 6 7.00000 5.00000 6.000000 2.000000 1.000000
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## 202 Res235 2.000000 5 5.00000 7.00000 5.000000 4.000000 1.000000
## 203 Res236 5.000000 4 4.00000 4.00000 6.000000 6.000000 1.000000
## 204 Res237 5.000000 4 4.00000 5.00000 6.000000 7.000000 2.000000
## 205 Res238 6.000000 3 4.00000 4.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 206 Res239 5.000000 3 4.00000 4.00000 6.000000 6.000000 5.000000
## 207 Res24 6.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 208 Res240 3.000000 5 3.00000 3.00000 6.000000 2.000000 4.000000
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## 215 Res247 3.000000 5 5.00000 6.00000 6.000000 2.000000 1.000000
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## 226 Res257 6.000000 7 6.00000 3.00000 7.000000 6.000000 5.000000
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## 236 Res266 1.000000 6 7.00000 5.00000 6.000000 5.000000 3.000000
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## 240 Res27 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
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## 251 Res28 2.000000 2 2.00000 2.00000 2.000000 2.000000 2.000000
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## 260 Res288 3.000000 6 5.00000 5.00000 5.000000 5.000000 6.000000
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## 285 Res31 7.000000 7 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 5.000000
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## 440 Res45 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 5.000000 4.000000
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## 807 Res780 6.000000 6 7.00000 6.00000 5.000000 7.000000 6.000000
## 808 Res781 6.000000 6 5.00000 1.00000 3.000000 3.000000 3.000000
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## 59 7.000000 4.000000 1.000000 3 Liability Female 34
## 60 6.000000 2.000000 2.000000 1 Liability Female 35
## 61 7.000000 1.000000 1.000000 1 Liability Female 35
## 62 5.256214 4.923445 1.000000 3 Liability Male 36
## 63 6.000000 6.000000 2.000000 2 Collision Male 21
## 64 5.000000 1.000000 2.000000 1 Liability Female 36
## 65 5.000000 1.000000 2.000000 3 Liability Female 36
## 66 3.000000 3.000000 1.000000 3 Liability Female 36
## 67 6.000000 1.000000 2.000000 1 Liability Female 36
## 68 5.000000 1.000000 1.000000 3 Liability Female 37
## 69 7.000000 2.000000 1.474138 3 Liability Female 38
## 70 5.000000 2.000000 2.000000 3 Liability Female 39
## 71 5.000000 2.000000 1.474138 3 Liability Female 42
## 72 6.000000 2.000000 1.000000 3 Liability Female 45
## 73 3.000000 2.000000 2.000000 3 Liability Female 45
## 74 6.000000 6.000000 2.000000 2 Collision Female 21
## 75 7.000000 4.000000 1.000000 3 Liability Female 46
## 76 4.000000 1.000000 2.000000 3 Liability Male 48
## 77 6.000000 5.000000 1.000000 3 Liability Male 49
## 78 5.000000 4.000000 2.000000 3 Liability Female 49
## 79 5.000000 3.000000 1.000000 3 Liability Male 50
## 80 4.000000 2.000000 2.000000 2 Liability Female 52
## 81 5.000000 2.000000 1.000000 2 Liability Male 53
## 82 4.000000 4.000000 1.000000 2 Liability Female 53
## 83 7.000000 2.000000 2.000000 2 Liability Male 53
## 84 6.000000 5.000000 2.000000 1 Liability Female 54
## 85 7.000000 3.000000 1.000000 2 Collision Female 22
## 86 6.000000 6.000000 1.000000 1 Collision Female 55
## 87 6.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 55
## 88 7.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 55
## 89 7.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 56
## 90 5.000000 2.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 57
## 91 5.000000 6.000000 5.000000 1 Comprehensive Female 57
## 92 5.000000 2.000000 5.000000 1 Comprehensive Female 57
## 93 6.000000 2.000000 5.000000 1 Comprehensive Male 57
## 94 6.000000 2.000000 5.000000 1 Comprehensive Male 60
## 95 5.000000 1.000000 5.000000 1 Comprehensive Male 60
## 96 7.000000 3.000000 2.000000 1 Collision Male 23
## 97 7.000000 1.000000 5.000000 1 Comprehensive Male 18
## 98 7.000000 1.000000 5.000000 1 Comprehensive Male 18
## 99 6.000000 1.000000 5.000000 1 Comprehensive Female 18
## 100 2.000000 6.000000 5.000000 1 Comprehensive Female 19
## 101 6.000000 6.000000 5.000000 2 Comprehensive Male 19
## 102 6.000000 5.000000 5.000000 2 Comprehensive Male 19
## 103 4.000000 3.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 19
## 104 6.000000 6.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 19
## 105 6.000000 6.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 21
## 106 5.000000 6.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 21
## 107 2.000000 6.000000 1.000000 1 Collision Male 23
## 108 3.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 21
## 109 2.000000 3.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 21
## 110 4.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 21
## 111 2.000000 7.000000 1.474138 3 Comprehensive Male 22
## 112 5.000000 5.000000 2.000000 2 Comprehensive Female 23
## 113 5.000000 4.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 23
## 114 2.000000 4.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 23
## 115 2.000000 4.923445 2.000000 3 Comprehensive Male 23
## 116 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 24
## 117 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 24
## 118 2.000000 6.000000 1.000000 1 Collision Male 23
## 119 6.000000 2.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 24
## 120 5.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 24
## 121 5.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 25
## 122 6.000000 4.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 26
## 123 6.000000 1.000000 1.000000 3 Collision Male 26
## 124 2.000000 6.000000 2.000000 3 Collision Female 27
## 125 6.000000 1.000000 1.000000 3 Collision Male 27
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## 128 2.000000 3.000000 2.000000 2 Collision Male 32
## 129 2.000000 6.000000 2.000000 1 Collision Female 23
## 130 2.000000 2.000000 1.000000 2 Collision Male 32
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## 132 2.000000 2.000000 2.000000 2 Collision Female 32
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## 134 2.000000 2.000000 1.474138 1 Collision Male 34
## 135 2.000000 2.000000 2.000000 1 Collision Female 34
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## 137 2.000000 2.000000 1.000000 1 Collision Female 35
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## 139 4.000000 2.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 36
## 140 2.000000 6.000000 2.000000 1 Male 24
## 141 6.000000 2.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 36
## 142 6.000000 2.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 36
## 143 6.000000 2.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 36
## 144 6.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 36
## 145 4.000000 4.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 37
## 146 5.000000 4.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 38
## 147 6.000000 4.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 39
## 148 7.000000 7.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 42
## 149 4.000000 5.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 45
## 150 6.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 45
## 151 2.000000 6.000000 1.000000 1 Collision Male 24
## 152 3.000000 3.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 46
## 153 6.000000 2.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 48
## 154 4.000000 2.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 49
## 155 6.000000 3.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 49
## 156 5.000000 2.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 50
## 157 4.000000 4.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 52
## 158 5.000000 7.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 53
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## 160 3.000000 4.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 53
## 161 6.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 54
## 162 7.000000 6.000000 2.000000 2 Collision Male 18
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## 164 7.000000 6.000000 2.000000 2 Comprehensive Female 55
## 165 7.000000 7.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 55
## 166 2.000000 5.000000 1.000000 1 Liability Female 55
## 167 6.000000 5.000000 2.000000 2 Liability Female 56
## 168 5.000000 6.000000 1.000000 2 Liability Male 57
## 169 3.000000 3.000000 1.000000 2 Liability Female 57
## 170 5.000000 4.000000 2.000000 1 Liability Female 57
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## 172 6.000000 2.000000 1.000000 1 Liability Male 60
## 173 3.000000 2.000000 1.000000 2 Liability Female 60
## 174 3.000000 5.000000 2.000000 1 Collision Female 24
## 175 7.000000 2.000000 1.000000 1 Liability 18
## 176 3.000000 2.000000 2.000000 1 Liability Male 18
## 177 6.000000 1.000000 1.000000 1 Liability Female 18
## 178 7.000000 2.000000 1.000000 1 Liability Male 19
## 179 6.000000 3.000000 1.000000 1 Liability Male 19
## 180 6.000000 4.000000 2.000000 1 Liability Female 19
## 181 5.000000 5.000000 2.000000 1 Liability Male 19
## 182 6.000000 6.000000 1.000000 3 Liability Female 19
## 183 6.000000 4.000000 2.000000 3 Liability Female 21
## 184 6.000000 5.000000 2.000000 3 Liability Female 21
## 185 6.000000 4.000000 2.000000 1 Collision Female 25
## 186 5.000000 2.000000 2.000000 3 Liability 21
## 187 7.000000 2.000000 1.000000 3 Liability Female 21
## 188 7.000000 2.000000 2.000000 3 Liability Female 21
## 189 5.000000 3.000000 2.000000 3 22
## 190 7.000000 4.000000 2.000000 3 Liability Female 23
## 191 6.000000 6.000000 2.000000 3 Liability Female 23
## 192 7.000000 3.000000 2.000000 3 Liability Female 23
## 193 5.000000 2.000000 2.000000 3 Liability Male 23
## 194 6.000000 6.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 195 6.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 196 2.000000 4.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 26
## 197 5.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 198 6.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 199 4.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 25
## 200 6.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 26
## 201 7.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 26
## 202 7.000000 1.000000 2.000000 2 Collision Female 27
## 203 5.000000 2.000000 2.000000 2 Collision Female 27
## 204 5.000000 1.000000 1.000000 2 Collision Female 27
## 205 5.000000 3.000000 1.000000 2 Collision Female 29
## 206 4.000000 3.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 32
## 207 3.000000 6.000000 2.000000 1 Female 26
## 208 5.000000 2.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 32
## 209 4.000000 2.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 32
## 210 5.000000 4.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 32
## 211 7.000000 1.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 34
## 212 7.000000 1.000000 1.000000 2 Liability Female 34
## 213 5.000000 4.000000 2.000000 2 Liability Female 34
## 214 4.000000 1.000000 1.000000 2 Liability Female 34
## 215 6.000000 1.000000 2.000000 2 Liability Female 35
## 216 7.000000 1.000000 2.000000 2 Liability Female 35
## 217 4.000000 1.000000 2.000000 2 Liability Female 36
## 218 6.000000 4.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 27
## 219 4.000000 1.000000 1.000000 2 Liability Female 36
## 220 6.000000 5.000000 2.000000 2 Liability Male 36
## 221 6.000000 1.000000 1.000000 2 Liability Male 36
## 222 6.000000 6.000000 1.000000 2 Liability Female 36
## 223 6.000000 1.000000 2.000000 2 Liability Male 37
## 224 7.000000 7.000000 1.000000 2 Liability Female 38
## 225 6.000000 2.000000 2.000000 2 Liability Male 39
## 226 5.000000 2.000000 1.000000 2 Liability Female 42
## 227 5.000000 2.000000 1.000000 2 Liability Male 45
## 228 6.000000 2.000000 2.000000 2 Comprehensive Female 45
## 229 7.000000 7.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 27
## 230 4.000000 4.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 46
## 231 6.000000 2.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 48
## 232 6.000000 2.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 49
## 233 6.000000 2.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 49
## 234 6.000000 2.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 50
## 235 5.000000 2.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 52
## 236 5.000000 3.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 53
## 237 7.000000 3.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 53
## 238 4.000000 4.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 53
## 239 6.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 54
## 240 5.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 27
## 241 7.000000 6.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 55
## 242 6.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 55
## 243 7.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 55
## 244 6.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 56
## 245 5.000000 5.000000 1.000000 1 Collision Male 57
## 246 7.000000 7.000000 2.000000 1 Collision Male 57
## 247 7.000000 6.000000 2.000000 2 Collision Male 57
## 248 7.000000 7.000000 2.000000 1 Collision Female 57
## 249 7.000000 5.000000 1.000000 3 Collision Male 60
## 250 6.000000 6.000000 2.000000 3 Collision Male 60
## 251 7.000000 3.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 29
## 252 5.000000 5.000000 2.000000 3 Collision Female 18
## 253 7.000000 7.000000 1.000000 3 Collision Female 18
## 254 7.000000 6.000000 1.000000 3 Collision Female 18
## 255 7.000000 6.000000 1.000000 3 Collision Male 19
## 256 7.000000 3.000000 1.000000 3 Collision Female 19
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## 258 5.000000 3.000000 2.000000 3 Collision Female 19
## 259 7.000000 6.000000 1.000000 3 Collision Male 19
## 260 5.000000 3.000000 1.000000 3 Collision Male 21
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## 264 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 21
## 265 6.000000 4.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 21
## 266 6.000000 7.000000 2.000000 3 Collision Male 22
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## 269 7.000000 6.000000 2.000000 3 Collision Male 23
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## 271 6.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Male 24
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## 284 6.000000 6.000000 2.000000 2 Comprehensive Female 32
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## 427 4.000000 5.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 24
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## 430 6.000000 6.000000 2.000000 2 Comprehensive Female 24
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## 450 5.000000 6.000000 2.000000 1 Collision Female 36
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## 452 5.000000 5.000000 2.000000 3 Collision Female 36
## 453 1.000000 2.000000 1.000000 3 Collision Male 36
## 454 4.000000 4.000000 1.000000 3 Collision Female 36
## 455 1.000000 2.000000 1.000000 3 Collision Female 36
## 456 4.000000 6.000000 2.000000 3 Liability Male 37
## 457 6.000000 5.000000 1.000000 2 Liability Female 38
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## 459 6.000000 7.000000 2.000000 3 Liability Male 42
## 460 6.000000 7.000000 1.000000 3 Liability Male 45
## 461 6.000000 1.000000 1.000000 3 Liability Female 45
## 462 3.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 42
## 463 4.000000 4.000000 1.000000 3 Liability Female 46
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## 466 6.000000 5.000000 2.000000 2 Liability Male 49
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## 468 7.000000 7.000000 1.000000 2 Liability Female 52
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## 475 6.000000 6.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 55
## 476 4.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 55
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## 493 7.000000 7.000000 2.000000 2 Collision Female 21
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## 503 6.000000 6.000000 1.000000 1 Liability Female 23
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## 523 7.000000 7.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 34
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## 582 6.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 24
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## 615 5.000000 4.000000 2.000000 1 Liability Female 42
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## Education X Region Brand Model MPG Cyl acc1 C_cost.
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## 855 13.2 7 6.500000 6.500000
## 856 13.2 6 6.500000 6.500000
## 857 13.2 7 6.500000 4.000000
## 858 13.2 5 5.500000 5.500000
## 859 13.2 6 6.500000 4.000000
## 860 13.2 7 6.000000 4.500000
## 861 13.2 7 5.000000 5.500000
## 862 7.0 6 6.000000 6.000000
## 863 13.2 6 6.000000 4.000000
## 864 13.2 7 6.000000 5.000000
## 865 13.2 5 7.000000 4.000000
## 866 13.2 3 3.500000 4.500000
## 867 13.2 6 7.000000 6.000000
## 868 13.2 7 5.500000 5.000000
## 869 14.0 7 7.000000 7.000000
## 870 14.0 4 6.500000 5.500000
## 871 14.0 5 4.000000 4.500000
## 872 14.0 6 7.000000 4.000000
## 873 7.0 4 6.000000 5.500000
## 874 14.0 7 7.000000 6.000000
## 875 14.0 2 7.000000 4.000000
## 876 14.0 4 7.000000 3.000000
## 877 14.0 3 7.000000 5.000000
## 878 14.0 3 7.000000 5.000000
## 879 14.0 7 6.500000 6.500000
## 880 14.0 3 4.000000 5.000000
## 881 14.0 3 5.000000 6.000000
## 882 14.0 2 7.000000 6.500000
## 883 14.0 5 6.000000 6.500000
## 884 7.0 6 6.500000 6.000000
## 885 14.0 2 7.000000 6.500000
## 886 14.0 6 7.000000 5.000000
## 887 14.0 2 7.000000 5.500000
## 888 14.0 6 6.500000 3.000000
## 889 6.0 7 6.500000 5.500000
## 890 6.0 5 6.500000 4.000000
## 891 6.0 6 7.000000 4.000000
## 892 6.0 7 4.000000 6.500000
## 893 6.0 7 7.000000 5.000000
## 894 6.0 6 4.500000 5.000000
## 895 7.0 3 7.000000 3.000000
## 896 6.0 5 7.000000 5.000000
## 897 6.0 5 7.000000 5.000000
## 898 6.0 6 6.500000 6.000000
## 899 6.0 6 7.000000 3.000000
## 900 6.0 5 6.000000 6.500000
## 901 6.0 6 7.000000 6.000000
## 902 6.0 7 4.500000 6.000000
## 903 6.0 6 6.000000 5.000000
## 904 6.0 6 6.500000 5.500000
## 905 6.0 5 5.000000 5.500000
## 906 7.0 6 4.000000 5.500000
## 907 6.0 7 6.000000 6.000000
## 908 6.0 7 6.000000 4.000000
## 909 6.0 7 4.000000 4.500000
## 910 6.0 7 6.500000 6.500000
## 911 6.0 7 7.000000 6.000000
## 912 6.0 5 6.000000 5.000000
## 913 6.0 6 5.000000 6.000000
## 914 6.0 6 6.500000 4.000000
## 915 6.0 6 4.000000 5.000000
## 916 6.0 6 6.500000 4.500000
## 917 7.0 4 7.000000 4.500000
## 918 6.0 6 7.000000 4.000000
## 919 6.0 7 6.000000 5.500000
## 920 6.0 6 6.000000 5.500000
## 921 6.0 6 6.000000 4.500000
## 922 6.0 5 4.000000 4.000000
## 923 6.0 6 4.000000 4.500000
## 924 6.0 7 6.000000 6.000000
## 925 6.0 7 5.000000 6.000000
## 926 6.0 7 4.000000 5.000000
## 927 6.0 7 6.000000 4.000000
## 928 7.0 4 7.000000 4.500000
## 929 6.0 6 5.500000 6.000000
## 930 6.0 7 7.000000 6.500000
## 931 6.0 6 5.500000 3.000000
## 932 6.0 5 6.000000 4.500000
## 933 6.0 7 6.000000 5.500000
## 934 10.0 7 5.500000 6.000000
## 935 10.0 5 4.000000 3.000000
## 936 10.0 6 7.000000 6.000000
## 937 10.0 5 3.500000 5.000000
## 938 10.0 5 6.000000 6.000000
## 939 14.0 3 2.500000 6.000000
## 940 7.0 5 6.000000 4.500000
## 941 10.0 5 5.500000 6.000000
## 942 10.0 5 5.000000 6.000000
## 943 10.0 6 3.500000 6.000000
## 944 10.0 6 7.000000 6.000000
## 945 10.0 5 6.000000 6.000000
## 946 10.0 6 7.000000 4.500000
## 947 10.0 5 5.000000 4.500000
## 948 10.0 4 6.000000 6.000000
## 949 10.0 5 6.000000 5.000000
## 950 10.0 6 6.500000 6.000000
## 951 7.0 5 7.000000 6.500000
## 952 10.0 5 7.000000 2.500000
## 953 14.0 4 4.500000 4.000000
## 954 14.0 5 6.500000 6.000000
## 955 14.0 6 6.500000 5.500000
## 956 14.0 5 7.000000 6.500000
## 957 14.0 2 4.000000 6.500000
## 958 14.0 5 6.500000 6.000000
## 959 14.0 2 2.000000 6.000000
## 960 14.0 6 7.000000 4.500000
## 961 14.0 2 3.500000 4.500000
## 962 7.0 4 6.000000 5.000000
## 963 14.0 6 3.500000 6.500000
## 964 14.0 2 6.000000 7.000000
## 965 14.0 2 5.500000 7.000000
## 966 14.0 5 6.000000 6.500000
## 967 14.0 6 5.500000 6.500000
## 968 14.0 2 7.000000 6.000000
## 969 14.0 6 5.000000 6.500000
## 970 14.0 2 6.000000 4.000000
## 971 14.0 2 4.000000 5.000000
## 972 14.0 5 5.000000 5.000000
## 973 7.0 5 6.000000 6.500000
## 974 14.0 2 3.500000 3.000000
## 975 14.0 6 4.000000 4.500000
## 976 14.0 2 2.000000 6.000000
## 977 14.0 2 4.000000 6.000000
## 978 14.0 4 7.000000 4.000000
## 979 14.0 4 5.000000 5.500000
## 980 14.0 3 2.500000 3.500000
## 981 14.0 6 7.000000 5.500000
## 982 14.0 5 2.000000 4.000000
## 983 14.0 5 7.000000 6.000000
## 984 7.0 7 6.000000 4.500000
## 985 14.0 3 3.000000 3.500000
## 986 14.0 6 5.000000 5.500000
## 987 14.0 5 7.000000 7.000000
## 988 14.0 2 4.000000 6.500000
## 989 14.0 6 5.000000 6.000000
## 990 14.0 4 6.500000 3.000000
## 991 14.0 2 4.000000 7.000000
## 992 14.0 6 5.000000 5.500000
## 993 14.0 6 5.000000 7.000000
## 994 14.0 6 7.000000 5.500000
## 995 7.0 5 6.500000 3.500000
## 996 14.0 5 6.500000 6.000000
## 997 6.0 5 7.000000 5.000000
## 998 6.0 6 5.000000 4.000000
## 999 6.0 6 6.500000 5.500000
## 1000 6.0 6 7.000000 6.000000
## 1001 6.0 5 4.000000 7.000000
## 1002 6.0 5 6.500000 2.000000
## 1003 6.0 6 7.000000 6.500000
## 1004 6.0 6 6.000000 5.500000
## 1005 6.0 6 4.500000 4.500000
## 1006 8.0 6 7.000000 5.205742
## 1007 6.0 6 6.500000 6.000000
## 1008 6.0 5 1.500000 4.500000
## 1009 6.0 6 4.000000 5.500000
## 1010 14.0 2 3.000000 5.000000
## 1011 14.0 6 4.000000 5.000000
## 1012 14.0 2 6.000000 4.500000
## 1013 14.0 6 4.000000 5.000000
## 1014 14.0 2 6.000000 6.000000
## 1015 14.0 5 6.000000 5.500000
## 1016 13.2 7 5.000000 6.000000
## 1017 8.0 6 5.500000 5.000000
## 1018 13.2 5 2.000000 4.500000
## 1019 13.2 6 6.000000 4.500000
## 1020 13.2 6 7.000000 4.000000
## 1021 13.2 6 4.500000 6.000000
## 1022 13.2 6 7.000000 4.500000
## 1023 13.2 7 7.000000 5.500000
## 1024 13.2 2 4.000000 5.500000
## 1025 13.2 6 6.000000 5.000000
## 1026 13.2 7 5.000000 5.500000
## 1027 13.2 3 4.000000 6.500000
## 1028 8.0 6 5.500000 5.500000
## 1029 13.2 6 7.000000 5.500000
## 1030 13.2 6 6.500000 5.000000
## 1031 13.2 6 2.500000 4.000000
## 1032 13.2 6 5.000000 5.000000
## 1033 10.0 7 6.000000 5.500000
## 1034 10.0 6 3.500000 6.000000
## 1035 10.0 6 4.500000 4.500000
## 1036 10.0 5 6.000000 5.500000
## 1037 10.0 6 6.000000 6.000000
## 1038 10.0 6 4.000000 6.000000
## 1039 8.0 4 7.000000 5.500000
## 1040 10.0 5 6.000000 5.000000
## 1041 6.0 6 2.500000 5.000000
## 1042 6.0 5 2.500000 6.000000
## 1043 6.0 5 3.000000 5.000000
## 1044 6.0 6 3.500000 6.000000
## 1045 6.0 6 6.000000 5.500000
## 1046 6.0 6 6.000000 5.500000
## 1047 6.0 5 2.000000 3.000000
## 1048 6.0 6 5.000000 6.000000
## 1049 6.0 4 4.500000 4.500000View(Brand_Model_Separated)
Car_Total <- Brand_Model_Separated #Add the split columns to our data file Car_Total
View(Car_Total)
#Define Gender, Region, Brand, and Model as categorical variables to make it wasy for analysis
Car_Total$Gender <- as.factor(Car_Total$Gender)
Car_Total$Region <- as.factor(Car_Total$Region)
Car_Total$Brand <- as.factor(Car_Total$Brand)
Car_Total$Model <- as.factor(Car_Total$Model)
#Cutting the Age Group into 3 different age groups
Car_Total$Age_Group <- cut(Car_Total$Age, breaks = c(0,19,30,50,Inf),
lables = c("Teenagers","Young Adults", "Adults", "Mature Adults"),
right = FALSE)
View(Car_Total)
#Change numeric values to no decimal places. RUN THIS AT THE END
Car_Total <- Car_Total %>% mutate(across(where(is.numeric), round))
#Install necessary packages for analysis
install.packages("ggplot2")## Installing package into 'C:/Users/rubab/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'ggplot2' successfully unpacked and MD5 sums checked
##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\rubab\AppData\Local\Temp\RtmpmalFLV\downloaded_packageslibrary(ggplot2)
#ANALYSYS AND VISUALIZATION
#Create a cross-tabulation table for - Brands by Region. This makes us ready for the next plot
xtabs(~Region + Brand, Car_Total)## Brand
## Region Buick Chevrolet Chrysler Dodge Fiat Ford Honda Kia Lincoln
## American 17 22 54 22 9 81 38 15 0
## Asian 0 0 24 0 0 24 58 0 0
## European 10 21 13 0 9 29 29 19 0
## Middle Eastern 4 21 78 19 0 68 34 0 39
## Brand
## Region Toyota
## American 102
## Asian 102
## European 80
## Middle Eastern 8#A plot to see the distribution of car Brands across regions
ggplot(Car_Total,aes(x=Region, fill = Brand)) +
theme_bw()+
geom_bar()+
labs(y="Number of Cars",
x = "Region",
title = "Number of Cars by Brand across Region")
#ANALYSIS - America and Asia are the two biggest markets of TOYOTA. Opportunity in Middle East to graw market share
#Toyota has 102 cars in America, 102 in Asia, 80 in Europe, only 8 in middle east
#Distribution of Toyota Cars by Models Across Regions
Toyota_Filtered_Data <- Car_Total %>%
filter(Brand == "Toyota")
print(Toyota_Filtered_Data)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3 WOM_1 WOM_2
## 1 Res100 6 7 7 3 5 6 6 3 5
## 2 Res1000 6 6 7 6 6 6 6 6 6
## 3 Res1001 6 6 7 6 6 6 6 4 4
## 4 Res1002 3 1 4 3 5 6 6 2 6
## 5 Res1003 2 2 1 2 2 2 1 6 7
## 6 Res1004 7 7 7 6 5 6 5 6 6
## 7 Res1005 2 1 2 1 2 2 2 7 7
## 8 Res1006 6 6 6 5 5 5 5 3 3
## 9 Res1007 4 4 4 2 3 5 3 7 7
## 10 Res101 6 6 7 6 5 6 3 5 6
## 11 Res1019 6 6 6 5 5 4 4 4 4
## 12 Res102 7 7 7 6 6 6 1 7 7
## 13 Res1020 6 7 6 6 6 5 5 7 7
## 14 Res1021 6 6 6 3 5 6 5 6 6
## 15 Res1022 6 6 6 4 4 7 7 5 5
## 16 Res1023 7 7 6 6 6 5 5 6 6
## 17 Res1024 6 5 4 5 4 6 5 6 7
## 18 Res1025 7 7 7 6 6 6 6 7 7
## 19 Res1026 6 7 7 7 7 6 6 7 7
## 20 Res1027 7 7 7 6 6 7 7 7 7
## 21 Res1028 4 7 7 6 7 6 7 7 6
## 22 Res1029 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## 23 Res103 7 7 7 6 6 7 2 6 6
## 24 Res1030 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## 25 Res1031 6 6 6 5 5 4 4 6 6
## 26 Res1032 7 6 6 5 6 6 6 7 7
## 27 Res1033 7 6 5 6 6 6 6 7 7
## 28 Res1034 7 7 7 7 7 6 5 7 6
## 29 Res1035 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## 30 Res1036 6 5 6 5 5 6 6 7 7
## 31 Res1037 6 7 6 6 7 5 5 5 5
## 32 Res1038 6 5 5 5 5 5 5 5 5
## 33 Res1039 6 6 7 5 5 4 5 5 5
## 34 Res104 7 7 7 7 7 6 6 3 4
## 35 Res1040 5 6 5 6 6 4 4 7 7
## 36 Res105 7 6 6 5 5 5 1 6 7
## 37 Res106 6 7 6 7 7 5 6 7 7
## 38 Res107 7 7 7 7 7 7 2 5 5
## 39 Res108 6 7 7 6 6 7 5 5 4
## 40 Res109 6 6 6 5 5 6 4 5 4
## 41 Res110 7 7 7 7 7 6 2 6 6
## 42 Res111 6 7 7 7 7 6 3 5 5
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## 241 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 242 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 5
## 243 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 244 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 245 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 4
## 246 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 247 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 7
## 248 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 6
## 249 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 5
## 250 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 251 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 4
## 252 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 253 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 7
## 254 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 255 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 256 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 257 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 4
## 258 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 4
## 259 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 260 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 5
## 261 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 4
## 262 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 263 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 264 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 7
## 265 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 266 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 6
## 267 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 7 6
## 268 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 7
## 269 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 5
## 270 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 271 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 7
## 272 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 4
## 273 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 6
## 274 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 7
## 275 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 276 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 4
## 277 Toyota Rav4 24 4 8 10 8 6 7
## 278 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 279 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 2
## 280 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 4
## 281 Toyota Rav4 24 4 8 10 8 6 6
## 282 Toyota Rav4 24 4 8 10 8 6 6
## 283 Toyota Rav4 24 4 8 10 8 4 7
## 284 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 2
## 285 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 2
## 286 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 3
## 287 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 4
## 288 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 289 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 6
## 290 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 5 2
## 291 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 6 5
## 292 Toyota Corolla 26 4 8 7 6 4 4
## Avg_Value_Percep Age_Group
## 1 6 [30,50)
## 2 5 [19,30)
## 3 6 [19,30)
## 4 4 [19,30)
## 5 4 [19,30)
## 6 6 [19,30)
## 7 5 [19,30)
## 8 6 [19,30)
## 9 4 [19,30)
## 10 2 [30,50)
## 11 5 [30,50)
## 12 6 [30,50)
## 13 5 [30,50)
## 14 6 [30,50)
## 15 6 [30,50)
## 16 5 [30,50)
## 17 4 [30,50)
## 18 6 [30,50)
## 19 4 [30,50)
## 20 5 [30,50)
## 21 5 [30,50)
## 22 6 [30,50)
## 23 6 [30,50)
## 24 6 [30,50)
## 25 5 [30,50)
## 26 5 [30,50)
## 27 5 [30,50)
## 28 4 [50,Inf)
## 29 5 [50,Inf)
## 30 6 [50,Inf)
## 31 5 [50,Inf)
## 32 4 [50,Inf)
## 33 6 [50,Inf)
## 34 3 [30,50)
## 35 6 [50,Inf)
## 36 6 [30,50)
## 37 6 [30,50)
## 38 4 [30,50)
## 39 5 [30,50)
## 40 5 [30,50)
## 41 5 [30,50)
## 42 6 [30,50)
## 43 4 [30,50)
## 44 6 [30,50)
## 45 6 [30,50)
## 46 6 [30,50)
## 47 4 [30,50)
## 48 6 [30,50)
## 49 6 [30,50)
## 50 4 [30,50)
## 51 5 [30,50)
## 52 6 [19,30)
## 53 4 [19,30)
## 54 6 [30,50)
## 55 4 [30,50)
## 56 4 [30,50)
## 57 6 [30,50)
## 58 6 [30,50)
## 59 4 [30,50)
## 60 2 [30,50)
## 61 2 [30,50)
## 62 7 [30,50)
## 63 5 [50,Inf)
## 64 4 [50,Inf)
## 65 4 [50,Inf)
## 66 4 [50,Inf)
## 67 6 [50,Inf)
## 68 6 [50,Inf)
## 69 6 [0,19)
## 70 5 [0,19)
## 71 6 [0,19)
## 72 6 [19,30)
## 73 6 [19,30)
## 74 6 [19,30)
## 75 5 [19,30)
## 76 6 [19,30)
## 77 6 [19,30)
## 78 6 [19,30)
## 79 6 [19,30)
## 80 6 [19,30)
## 81 6 [19,30)
## 82 6 [19,30)
## 83 7 [19,30)
## 84 6 [19,30)
## 85 7 [19,30)
## 86 2 [19,30)
## 87 6 [19,30)
## 88 6 [19,30)
## 89 4 [19,30)
## 90 6 [19,30)
## 91 5 [19,30)
## 92 6 [19,30)
## 93 6 [19,30)
## 94 6 [19,30)
## 95 5 [19,30)
## 96 6 [19,30)
## 97 4 [19,30)
## 98 4 [30,50)
## 99 5 [30,50)
## 100 4 [30,50)
## 101 4 [19,30)
## 102 6 [19,30)
## 103 6 [19,30)
## 104 6 [19,30)
## 105 6 [19,30)
## 106 6 [19,30)
## 107 6 [19,30)
## 108 6 [19,30)
## 109 6 [19,30)
## 110 6 [19,30)
## 111 6 [19,30)
## 112 6 [19,30)
## 113 6 [30,50)
## 114 6 [30,50)
## 115 5 [30,50)
## 116 6 [30,50)
## 117 6 [30,50)
## 118 5 [30,50)
## 119 6 [30,50)
## 120 4 [30,50)
## 121 6 [30,50)
## 122 5 [30,50)
## 123 4 [30,50)
## 124 4 [30,50)
## 125 6 [30,50)
## 126 6 [30,50)
## 127 4 [30,50)
## 128 6 [30,50)
## 129 6 [30,50)
## 130 5 [30,50)
## 131 4 [30,50)
## 132 4 [30,50)
## 133 4 [30,50)
## 134 6 [30,50)
## 135 6 [50,Inf)
## 136 6 [50,Inf)
## 137 4 [50,Inf)
## 138 2 [50,Inf)
## 139 6 [50,Inf)
## 140 6 [50,Inf)
## 141 4 [50,Inf)
## 142 6 [50,Inf)
## 143 4 [50,Inf)
## 144 6 [50,Inf)
## 145 6 [50,Inf)
## 146 6 [50,Inf)
## 147 6 [50,Inf)
## 148 6 [50,Inf)
## 149 6 [50,Inf)
## 150 7 [50,Inf)
## 151 7 [0,19)
## 152 6 [0,19)
## 153 4 [0,19)
## 154 5 [19,30)
## 155 6 [30,50)
## 156 6 [30,50)
## 157 4 [30,50)
## 158 7 [30,50)
## 159 7 [30,50)
## 160 6 [30,50)
## 161 4 [30,50)
## 162 4 [30,50)
## 163 4 [30,50)
## 164 4 [30,50)
## 165 2 [30,50)
## 166 4 [30,50)
## 167 6 [30,50)
## 168 4 [30,50)
## 169 4 [30,50)
## 170 5 [30,50)
## 171 6 [19,30)
## 172 7 [19,30)
## 173 4 [19,30)
## 174 5 [19,30)
## 175 5 [19,30)
## 176 6 [19,30)
## 177 2 [19,30)
## 178 6 [19,30)
## 179 6 [19,30)
## 180 5 [19,30)
## 181 6 [19,30)
## 182 6 [19,30)
## 183 4 [19,30)
## 184 2 [19,30)
## 185 5 [19,30)
## 186 2 [19,30)
## 187 4 [19,30)
## 188 6 [19,30)
## 189 5 [19,30)
## 190 5 [19,30)
## 191 5 [19,30)
## 192 5 [19,30)
## 193 2 [30,50)
## 194 4 [30,50)
## 195 5 [30,50)
## 196 6 [30,50)
## 197 5 [30,50)
## 198 5 [30,50)
## 199 6 [30,50)
## 200 4 [30,50)
## 201 3 [30,50)
## 202 2 [30,50)
## 203 4 [30,50)
## 204 6 [30,50)
## 205 6 [30,50)
## 206 5 [30,50)
## 207 4 [30,50)
## 208 6 [30,50)
## 209 6 [30,50)
## 210 6 [30,50)
## 211 5 [30,50)
## 212 6 [30,50)
## 213 5 [30,50)
## 214 6 [30,50)
## 215 4 [30,50)
## 216 6 [30,50)
## 217 6 [30,50)
## 218 4 [50,Inf)
## 219 4 [50,Inf)
## 220 6 [50,Inf)
## 221 6 [50,Inf)
## 222 6 [50,Inf)
## 223 6 [50,Inf)
## 224 6 [50,Inf)
## 225 6 [50,Inf)
## 226 6 [50,Inf)
## 227 6 [19,30)
## 228 4 [19,30)
## 229 4 [19,30)
## 230 6 [19,30)
## 231 5 [19,30)
## 232 5 [19,30)
## 233 5 [19,30)
## 234 5 [19,30)
## 235 6 [19,30)
## 236 3 [19,30)
## 237 6 [19,30)
## 238 6 [19,30)
## 239 6 [19,30)
## 240 5 [19,30)
## 241 6 [19,30)
## 242 6 [30,50)
## 243 6 [30,50)
## 244 4 [30,50)
## 245 4 [30,50)
## 246 6 [30,50)
## 247 6 [30,50)
## 248 5 [30,50)
## 249 6 [30,50)
## 250 4 [30,50)
## 251 5 [30,50)
## 252 4 [30,50)
## 253 4 [30,50)
## 254 6 [30,50)
## 255 6 [30,50)
## 256 4 [30,50)
## 257 4 [30,50)
## 258 4 [30,50)
## 259 6 [30,50)
## 260 6 [30,50)
## 261 5 [30,50)
## 262 4 [30,50)
## 263 6 [30,50)
## 264 6 [30,50)
## 265 3 [30,50)
## 266 4 [30,50)
## 267 6 [50,Inf)
## 268 5 [30,50)
## 269 4 [30,50)
## 270 6 [30,50)
## 271 6 [30,50)
## 272 7 [30,50)
## 273 2 [30,50)
## 274 6 [30,50)
## 275 6 [30,50)
## 276 4 [30,50)
## 277 5 [19,30)
## 278 6 [30,50)
## 279 4 [30,50)
## 280 6 [30,50)
## 281 5 [19,30)
## 282 6 [19,30)
## 283 6 [30,50)
## 284 5 [19,30)
## 285 6 [19,30)
## 286 5 [19,30)
## 287 6 [19,30)
## 288 6 [19,30)
## 289 6 [19,30)
## 290 3 [19,30)
## 291 6 [19,30)
## 292 4 [19,30)ggplot(Toyota_Filtered_Data, aes(x=Region, fill=Model))+
theme_bw()+
geom_bar()+
labs(x = "Regions",
y = "Number of Cars",
title = "Highest selling Toyota Models")
#A plot to see attitude towards toyota and its competitors across different regions
brand_region_AttitudeTable <- aggregate(Att_Avg~Brand+Region, Car_Total, mean)
print(brand_region_AttitudeTable)## Brand Region Att_Avg
## 1 Buick American 5.411765
## 2 Chevrolet American 5.045455
## 3 Chrysler American 4.962963
## 4 Dodge American 4.727273
## 5 Fiat American 4.888889
## 6 Ford American 4.827160
## 7 Honda American 5.710526
## 8 Kia American 4.333333
## 9 Toyota American 5.372549
## 10 Chrysler Asian 5.500000
## 11 Ford Asian 4.833333
## 12 Honda Asian 5.362069
## 13 Toyota Asian 4.970588
## 14 Buick European 5.100000
## 15 Chevrolet European 4.809524
## 16 Chrysler European 5.153846
## 17 Fiat European 4.000000
## 18 Ford European 5.034483
## 19 Honda European 5.344828
## 20 Kia European 4.421053
## 21 Toyota European 5.187500
## 22 Buick Middle Eastern 6.000000
## 23 Chevrolet Middle Eastern 5.761905
## 24 Chrysler Middle Eastern 4.500000
## 25 Dodge Middle Eastern 4.473684
## 26 Ford Middle Eastern 4.529412
## 27 Honda Middle Eastern 5.588235
## 28 Lincoln Middle Eastern 5.435897
## 29 Toyota Middle Eastern 5.375000Toyota_Honda_Ford_Chrysler_Attitude <- brand_region_AttitudeTable %>%
filter (Brand == "Toyota" | Brand == "Honda" | Brand == "Ford" | Brand == "Chrysler")
ggplot(Toyota_Honda_Ford_Chrysler_Attitude,aes(x=Region, y=Att_Avg, group = Brand)) +
geom_line(aes(color=Brand))+
geom_point(aes(color=Brand))+
scale_y_continuous (limits = c(3,6))+
labs(y="Customer Attitude Ratings",
x = "Region",
title = "Customer attitude of Toyota and its major competitors")
#A plot to see Value Perception towards car brands by region
brand_region_ValuePercep_table <- aggregate(Avg_Value_Percep~Brand+Region, Car_Total, mean)
print(brand_region_ValuePercep_table)## Brand Region Avg_Value_Percep
## 1 Buick American 6.058824
## 2 Chevrolet American 4.772727
## 3 Chrysler American 5.481481
## 4 Dodge American 4.590909
## 5 Fiat American 4.333333
## 6 Ford American 5.037037
## 7 Honda American 4.921053
## 8 Kia American 5.733333
## 9 Toyota American 5.078431
## 10 Chrysler Asian 4.708333
## 11 Ford Asian 4.958333
## 12 Honda Asian 5.431034
## 13 Toyota Asian 5.107843
## 14 Buick European 5.400000
## 15 Chevrolet European 4.571429
## 16 Chrysler European 5.307692
## 17 Fiat European 5.333333
## 18 Ford European 5.551724
## 19 Honda European 5.482759
## 20 Kia European 5.421053
## 21 Toyota European 5.300000
## 22 Buick Middle Eastern 5.250000
## 23 Chevrolet Middle Eastern 5.047619
## 24 Chrysler Middle Eastern 5.448718
## 25 Dodge Middle Eastern 5.578947
## 26 Ford Middle Eastern 5.705882
## 27 Honda Middle Eastern 5.411765
## 28 Lincoln Middle Eastern 5.076923
## 29 Toyota Middle Eastern 5.500000Toyota_Honda_Ford_Chrysler_ValuePercep <- brand_region_ValuePercep_table %>%
filter (Brand == "Toyota" | Brand == "Honda" | Brand == "Ford" | Brand == "Chrysler")
ggplot(Toyota_Honda_Ford_Chrysler_ValuePercep,aes(x=Region, y=Avg_Value_Percep, group = Brand)) +
geom_line(aes(color=Brand))+
geom_point(aes(color=Brand))+
scale_y_continuous (limits = c(3,6))+
labs(y="Customer Value Perception Ratings",
x = "Region",
title = "Customer Value Perception of Toyota and its major competitors")
#Age Group Analysis for Toyota Across regions and creating a plot
Toyota_Filtered_Data <- Car_Total %>%
filter(Brand == "Toyota")
print(Toyota_Filtered_Data)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3 WOM_1 WOM_2
## 1 Res100 6 7 7 3 5 6 6 3 5
## 2 Res1000 6 6 7 6 6 6 6 6 6
## 3 Res1001 6 6 7 6 6 6 6 4 4
## 4 Res1002 3 1 4 3 5 6 6 2 6
## 5 Res1003 2 2 1 2 2 2 1 6 7
## 6 Res1004 7 7 7 6 5 6 5 6 6
## 7 Res1005 2 1 2 1 2 2 2 7 7
## 8 Res1006 6 6 6 5 5 5 5 3 3
## 9 Res1007 4 4 4 2 3 5 3 7 7
## 10 Res101 6 6 7 6 5 6 3 5 6
## 11 Res1019 6 6 6 5 5 4 4 4 4
## 12 Res102 7 7 7 6 6 6 1 7 7
## 13 Res1020 6 7 6 6 6 5 5 7 7
## 14 Res1021 6 6 6 3 5 6 5 6 6
## 15 Res1022 6 6 6 4 4 7 7 5 5
## 16 Res1023 7 7 6 6 6 5 5 6 6
## 17 Res1024 6 5 4 5 4 6 5 6 7
## 18 Res1025 7 7 7 6 6 6 6 7 7
## 19 Res1026 6 7 7 7 7 6 6 7 7
## 20 Res1027 7 7 7 6 6 7 7 7 7
## 21 Res1028 4 7 7 6 7 6 7 7 6
## 22 Res1029 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## 23 Res103 7 7 7 6 6 7 2 6 6
## 24 Res1030 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## 25 Res1031 6 6 6 5 5 4 4 6 6
## 26 Res1032 7 6 6 5 6 6 6 7 7
## 27 Res1033 7 6 5 6 6 6 6 7 7
## 28 Res1034 7 7 7 7 7 6 5 7 6
## 29 Res1035 7 7 7 7 7 7 7 7 7
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