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School_District_Analysis
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2021-03-16
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School_District_Analysis 由于怀疑学术不诚实,学校董事会聘请了一家咨询公司来分析学生数据。 显示了托马斯高中九年级的阅读和数学成绩的证据似乎已经改变。 校务委员会不了解学术不诚实的全部内容,为了坚持州考试标准,他们聘请了这家公司来寻求帮助。 进行的分析将以前的学区分析与该公司的分析进行了比较,以确定可疑的学术不诚实行为如何影响学校的表现。 校务委员会要求提供以下可交付成果: 以表格格式显示的地区关键指标的高级快照 以表格形式列出的每所学校的关键指标概述 代表以下各项指标的表格: 根据整体及格率,排名前5名和后5名的学校 每个学校每个年级学生获得的平均数学分数 每个学校每个年级学生获得的平均阅读分数 根据每位学生的预算进行的学校表现 根据学校规模的学校表现 根据学校类型的学校表现 开发环境 Jupyter笔记本 Python v3.7.x 依存关系 Pyth
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School_District_Analysis-main.zip (17个子文件)
School_District_Analysis-main
cleaning_student_names.ipynb 1.42MB
Untitled.ipynb 555B
PyCitySchools_Challenge.ipynb 90KB
cleaning_data.ipynb 9KB
PyCitySchools_Challenge_testing.ipynb 198KB
Untitled1.ipynb 72B
functions.ipynb 3KB
Resources
schools_complete.csv 683B
students_complete.csv 1.96MB
clean_students_complete.csv 2.17MB
missing_grades.csv 289B
School Summary.PNG 53KB
District Summary.PNG 6KB
PyCitySchools.ipynb 189KB
.gitignore 2KB
jupyter_practice.ipynb 588B
README.md 6KB
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李川雨
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