"MSDS_6371_Housing_Proj" 指的可能是一个数据科学或数据分析项目，其中“MSDS”可能是“Master of Science in Data Science”的缩写，代表这是一个与数据科学硕士课程相关的项目。数字“6371”可能是课程编号或项目编号，而“Housing Proj”则表明项目专注于住房或房地产领域的数据分析。
在这个项目中，我们可以推测学生或团队将涉及以下关键知识点：
1. 数据清洗：项目通常开始于数据收集，包括从各种来源（如政府公开数据库、房地产网站等）获取住房数据。数据清洗是必要的步骤，以处理缺失值、异常值和不一致的数据。
2. 数据预处理：这涉及到数据转换、规范化和特征工程，以便更好地适应分析模型。例如，可能需要将文本数据转换为数值数据，或者创建新的特征来反映地理位置、房屋条件等。
3. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化工具和统计方法对数据进行深入研究，理解住房市场的趋势、模式和关联。这可能包括房价与面积、房间数量、位置等因素的关系。
4. 数据建模：根据项目目标，可能会构建预测模型来预测房价。常见的方法有线性回归、决策树、随机森林、支持向量机或神经网络。
5. 机器学习算法：使用监督学习算法训练模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林或梯度提升机，以预测房价或其他目标变量。
6. 模型评估：通过交叉验证和指标（如均方误差、R²分数）来评估模型的性能，确保其准确性和稳定性。
7. 可视化：使用图表和仪表板展示分析结果，帮助非技术利益相关者理解模型的预测和发现的洞察。
8. 报告撰写：项目会包含一份详细报告，解释分析过程、关键发现和模型的实用性，可能还会提出政策建议或业务策略。
从提供的压缩包文件“MSDS_6371_Housing_Proj-main”来看，这可能包含项目的主文件夹，里面可能有代码（如Python脚本）、数据集、报告草稿和其他辅助文件。具体文件结构和内容需要进一步探索才能详细解析项目细节。不过，这个项目为学习和实践数据科学提供了丰富的应用场景，涵盖了数据处理、建模和沟通等核心技能。
