数据分析与预测课程设计

课程编号：400802020课程名称：数据分析与预测课程设计

考试形式：大作业设计答辩（非笔试）

一、设计考核说明：

运用所学的机器学习知识，基于Python或R或C编程环境，根据下面给出的要求，选择相关分析设计内容，完成一个数据分析与预测案例实现，最终提交设计文档。提交的设计文档内容必须包括：数据预处理、模型构建、代码实现、结果分析。学生必须提前完成案例的实现与设计文档的撰写，并参加上机演示答辩。没能完成案例实现与设计文档撰写的同学，取消答辩资格。本次设计答辩考核作为该课程的考试考核。

二、具体要求：

学生在选题范围中选择设计题目（学生亦可自选择相关设计题目，但要求难度相当）。
学生必须单独完成设计工作。
要求按照数据分析与预测设计规范来撰写设计文档。文档每人一份。
设计文档要求内容完整，结构清晰，最终提交电子文档。电子文档命名参照以下规范：例如：【B08082021**张三数据挖掘设计文档】，要求保存为word 或wps文档。

三、设计题目选题表（数据以电子档给出）

题目1：心脏病的预测

心脏病是人类健康的头号杀手，每年全世界有1/3的死亡人口是由心脏病引起的，在我国每年有几十万人死于心脏病，通过体检数据建立一套心脏病预测系统是非常实用的。

本题研究的数据是真实的心脏病患者体检数据，为了能更好的预测，请分析数据（按照heart-disease.names中说明，用76个特征中的14个指定特征构建模型。以cleveland.data作为训练数据，以new.data作为测试数据），针对预测的目标及要求，构建合适的模型。

请根据提供的数据实现以下目标：

(1) 挑出指定特征的数据存储为新的文件（训练数据和测试数据都需处理）；

(2) 利用(1)的数据构建心脏病预测模型；

(3) 该模型进行预测时准确率能达到75%以上。

题目2:雾霾天气成因分析

近几年国家和人民非常关心的一个话题是环境，大家都意识到环境的重要性，如今天气预报都包含了空气质量的信息。雾霾不光影响了人们的出行和娱乐，对人们的健康也有很大危害。如果人们能通过技术的手段找出引发雾霾天气的真凶，这将对治理雾霾有特别大的帮助。

国家气象局每天都会公布当日的天气状况，每个地区的各种污染物的指标，只需找出哪些污染物指标跟雾霾天气关联度最大，就可以找到引发雾霾天气的原因，从而可以有针对地治理。

本题要求如下：

(1) 采集某城市某年全年的空气指标；

(2) 依据采集数据挑选特征，构建模型挑选出影响雾霾成因的关键因素。

404 (csdn.net)

题目3: 混凝土的强度预测

在工程领域中，对建筑材料的性能有精确的估计至关重要。这些估计是必需的，以便制定安全准则来管理用于楼宇、桥梁和道路建设中的材料。

估计混泥土的强度是一个特别有趣的挑战。尽管混泥土几乎要用于每一个建设项目，但由于它各种成分的使用以复杂的方式相互作用，所以它的性能变化很大。因此，很难精确地预测它最终产品的强度。

本题给定一份材料成分清单，要求：

（1）挑选合适的模型预测混泥土强度；

（2）考虑预测值与真实值的相关性，评估模型性能并进行优化。

混凝土的强度预测原始数据-数据库文档类资源-CSDN下载

题目4：口红销量预测

美容界曾有一个著名的调查：“假如你只能拥有一个化妆品，你想要的的是什么产品？”95%以上的亚洲女性都选择了口红。为了让商家生产出更符合消费者的口红，提高其销售量，本题提供在京东网站上爬取的1600多条销售数据。在这诸多影响口红销量的影响因素中，分析哪些因素对口红销量至关重要，根据这些因素预测商家的销售量。

本题要求如下：

对提供的数据进行数据预处理（数据清洗，处理缺失值等等）
挑选合适的预测模型来预测商家的口红销售量。

404 (csdn.net)

题目5：钻石价格预测

年轻人在“钻石恒久远，一颗永流传”的广告营销下，在选择结婚戒指的时候，则不由自主的考虑钻石戒指。有需求就会有市场，于是钻石的价格也水涨船高。

在R中的ggplot2包中提取数据diamonds；
分别探讨克拉、颜色、切割等属性跟价格的关系
讨论多个属性跟价格的关系
预测carat为1.01，cut为ideal，color为E，clarity为VS2的钻石的价格，置信区间为0.95.

四、考核成绩构成

设计文档撰写：30%（考核点：问题需求的分析、文档撰写的结构层次、原理知识阐述、实验过程描述等）

上机演示答辩：70%（考核点：功能演示、原理分析、问题回答）

大作业文档结构参考

数据分析与预测课程设计

题目：****************

学号：****************

姓名：****************

一、任务背景

二、数据分析与预测目标

三、数据预处理及分析

四、模型构建与评价

五、总结

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