荣威330TGI是15L排量。它和吉利博越、传祺GS4以及长安CS75以及哈弗H6等车型，作为中国品牌发力的先头部队，不论是销量还是口碑上都得到了广大消费者的认可。如今这些车型也都迎来换代和改款，新款的荣威RX5 PLUS也位列其中，更年轻时尚的外观以及新的动力总成让它在这主流阵营中有了更强的硬实力。
汽车排量是什么
排量，液压传动专用术语，是指每行程或每循环吸入或排出的流体体积。汽车排量是衡量一辆汽车的重要参数。还有一部分国产轿车，其尾部并没有上面这种汽车型号，不过其排量一般也写在车身或车尾。
通常排量大，单位时间发动机所释放的能量大，也就是动力性好，就好像一个十多岁的男孩与一个健康的成年人相比，当然是成年人干体力活效率更高。所以那些越野车、跑车通常排量都相对较大。
你好：
tsi分别代表涡轮增压，多层燃烧和缸内直喷。tsi的能源利用率更强。
TGI：发动机缸内直喷技术，所谓缸内直喷，就是将燃油喷嘴安装于气缸内，直接将燃油喷入气缸内与进气混合。喷射压力也进一步提高，使燃油雾化更加细致，真正实现了精准地按比例控制喷油并与进气混合，并且消除了缸外喷射的缺点。
望采纳
先上概念：
总体来说，TGI就是一种多维度相关性并计算出偏好、排名的方法。
01 指标拆解
TGI计算公式中，有三个关键点需要进一步拆解： 某一特征，总体，目标群体。
随便举个栗子，假设我们要研究A公司脱发TGI指数：
某一特征 ，就是我们想要分析的某种行为或者状态，这里是脱发（或者说受脱发困扰）
总体 ，是我们研究的所有对象，即A公司所有人
目标群体 ，是总体中我们感兴趣的一个分组，假设我们关注的分组是数据部，那目标群体就是数据部
于是乎，公式中分子“目标群体中具有某一特征的群体所占比例”可以理解为 “数据部脱发人数占数据部的比例” ，假设数据部有15个人，有9个人受脱发困扰，那数据部脱发人数占比就是9/15，等于60%。
而分母“总体中具有相同特征的群体所占比例”，等同于“全公司受脱发困扰人数占公司总人数的比例”，假设公司一共500人，有120人受脱发困扰，那这个比例是24%。
所以，数据部脱发TGI指数，可以用60% / 24% 100 = 250，其他部门脱发TGI指数计算逻辑是一样的，用本部门脱发人数占比 / 公司脱发人数占比 100即可。
TGI指数大于100，代表着某类用户更具有相应的倾向或者偏好，数值越大则倾向和偏好越强；小于100，则说明该类用户相关倾向较弱（和平均相比）；而等于100则表示在平均水平。
刚才的例子中，我们瞎掰的数据部脱发TGI指数是250，远远高于100，看来搞数据的脱发风险极高，数据才是真正的发际线推手。
使用Python计算：>
关于大家想要了解的“300TGI是什么意思？”相关内容介绍有下面：
300TGI是发动机的代号，搭载这款发动机的车型有：荣威rx5、MG领航、名爵5、五菱宏光plus、全新MG5等。以2021款名爵5青奢风潮版为例，其属于上汽集团旗下的一款紧凑型车，车身尺寸分别是：长4675mm、宽1842mm、高1480mm，轴距为2680mm，油箱容积为45l。2021款名爵5青奢风潮版搭载了15l涡轮增压发动机，最大马力是173ps，最大功率是127kw。
太平洋汽车网名爵5300TGI是车型的发动机排量标识的意思，此代号并不代表发动机型号，300TGI是15T高性能涡轮增压发动机，TGI发动机缸内直喷技术。
300TGI是车型的发动机排量标识的意思。此代号并不代表发动机型号，是上汽集团推出的一款车型名爵5，所对应的是15升涡轮增压四缸发动机，发动机最大马力173匹，最大功率127千瓦，最大扭距275牛米。
汽车排量标志一般有以下标识方式：
1、用功率来标识在以前的汽车厂家关于发动机排量标识拟定的习惯上来讲，普遍都是以发动力马力来表示，马力作为发动机最直接的动力性能指标，以往车型通过排量标号就能掌握该车型的动力情况，十分清楚明了。
目前也还有以马力数值来作为发动机排量标号的车型，比如说奇瑞路虎捷豹品牌的XFL车型，同为都是20T发动机排量，低功率尾标是P200，高功率是P280。
2、用扭矩来标识目前也有很多厂家是用发动机扭矩来作为排量标识，理由也非常简单，特别是对于小排量涡轮增压车型来讲很适用，众所周知，仅在数值上不管是功率还是马力都不如扭矩大，扭矩数值大小作为排量标识，会给消费者一种动力很充沛的视角感受。
现在市场上比较引人注目的用扭矩大小作为发动机标识的有东风本田思域，十一代思域在中国市场推出的车型全系搭载一款发动机，15T的涡轮增压发动机，同样有高低功率调教，低功率排量标识是180Turbo，高功率是220Turbo。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
以上就是关于荣威330TGI是多大排量全部的内容，包括:荣威330TGI是多大排量、1.4t tgi和1.4t tsi有什么区别、TGI指数-用户画像和内容偏好等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
