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数据分析与管理决策课程设计.pdf

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0 分)
- 分析过程不完整,可视化非常简单(10 分以下)
-
-
- 符合格式规范,图文并茂;排版美观。(20 分)
-
装 设计报告撰 基本符合格式规范,有图表,排版较美观。(16+分)
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-
- 写规范(20) 基本符合格式规范,有图表,排版一般。(13+分)
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- 级 报告撰写不符合格式规范,排版混乱。(10 分以下)
-
- 班
- 陈述清楚,逻辑性强,能很好地回答问题。(20 分)
-
- 陈 述 和 答 辩 陈述较流畅、逻辑性较强,能较好地回答问题(16+分)
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- (20) 陈述内容尚清楚,基本能答出问题(13+分)
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- 陈述不清楚,不能正确回答基本问题(10 分以下)
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- 总成绩
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-《数据分析与管理决策》课程设计

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汽车产品分类

一、课程设计的任务要求:

选择你感兴趣的社会经济问题,确定研究问题所需要的指标,搜集各指标数据,说明数据来
源。利用学过的统计分析、数据挖掘和机器学习知识进行分类或预测分析,并撰写数据分析报告,
自拟报告的题目。
分类模型有:分类树树、逻辑回归、随机森林、KNN、神经网络、朴素贝叶斯、AdaBoosting
等。 预测分析模型有:线性回归分析(统计方法、机器学习的方法)、回归树、随机森林、KNN 等。
二、需要提供的成果:
提交课程设计报告,报告要求包括完整的数据分析过程:提出问题、获取数据、数据预处理和
探索性分析、建模和评价模型(可视化)、模型应用,包括完整的说明和代码,注意关键变量和模
块等用注释说明。
三、基本要求:
1. 不少于 3000 字,图文并茂;
2. 综合多种数据分析方法,分析有一定深度。分析过程完整。
3. 分析工具:python
4.附录:原始数据、完整代码汽车产品分类
一、提出问题

数据准备,数据来自于汽车数据:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Automobile,
是阿里天池比赛的数据。
课程设计以汽车竞品分析为背景,通过数据的处理,为汽车提供分类。对于指定的车型,可以
通过多种分类算法进行分析,并找到其竞品车型,利用车型数据,进行车型画像的分析,为产品的
定位,竞品分析提供数据决策。



1二、获取数据


1、读取数据,并查看数据前五行,数据文件为 car_data.csv。
data = pd.read_csv('car_data.csv')
data.head()




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数据分析与管理决策课程设计.pdf

上传人:guoxiachuanyue002 2022/5/20 文件大小:2.37 MB

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