DM_Romantic_relationship_effecting_grades：CIS 9660-数据挖掘类项目

该项目“DM_Romantic_relationship_effecting_grades”是针对CIS 9660课程的数据挖掘实践，旨在探讨浪漫关系对学生学业成绩的影响。通过使用Jupyter Notebook这一强大的数据分析工具，我们可以深入理解数据、进行清洗、预处理、建模以及可视化等步骤。 1. **数据挖掘基础**： 数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域。在这个项目中，我们可能会应用到关联规则学习、分类、聚类和回归等方法来揭示浪漫关系与学业成绩之间的关系。 2. **Jupyter Notebook**： Jupyter Notebook是一款基于Web的应用程序，允许用户创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。在数据科学中，它被广泛用于实验、报告撰写和演示。项目中使用Jupyter Notebook，意味着我们将看到一个交互式的环境，其中包含了数据分析的步骤和结果。 3. **数据集**： 项目可能使用了一个包含学生个人信息、恋爱状态和学业成绩的数据集。数据集的来源可能是调查问卷、学校记录或其他可靠来源。数据的质量和完整性对分析的准确性至关重要。 4. **数据预处理**： 在开始分析前，需要进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值，以及数据转换（如标准化或归一化）。此外，可能还需要将分类变量（如恋爱状态）编码为数值，以便于模型处理。 5. **特征工程**： 特征工程是指从原始数据中构建或选择有助于预测的变量。在本项目中，可能需要创建新的特征，比如恋爱时长，或者考虑其他可能影响学业的因素，如性别、年龄、专业等。 6. **建模**： 可能会用到各种机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机或线性回归等，来研究浪漫关系对成绩的影响程度。每个模型都有其适用场景和优缺点，需要根据问题性质选择合适的模型。 7. **模型评估**： 评估模型性能通常涉及交叉验证和指标计算，如准确率、精确率、召回率、F1分数或R²得分。这将帮助确定模型的预测能力和泛化能力。 8. **可视化**： 数据可视化是理解数据分布、发现模式和解释结果的重要手段。项目中可能会使用matplotlib、seaborn或plotly等库来绘制散点图、箱线图、热力图等，以直观展示浪漫关系与成绩之间的关系。 9. **结果解读**： 最终，我们需要解释模型的输出，理解浪漫关系如何影响学业成绩。这可能涉及解释系数、置信区间、显著性测试等统计概念。 通过这个项目，参与者不仅能学习到数据挖掘的实际操作，还能加深对统计学、机器学习和数据分析的理解，同时锻炼解决问题和沟通结果的能力。