python 期末大作业数据分析选题

根据提供的引用内容，我无法确定您的具体需求和要求。但是，如果您正在寻找Python数据分析的选题，以下是一些可能的选题：

1. 分析某个电商平台的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等方面的数据，并给出相应的报告和建议。
2. 分析某个城市的交通拥堵情况，包括交通流量、拥堵指数、交通事故等方面的数据，并给出相应的报告和建议。
3. 分析某个公司的员工离职率，包括离职原因、离职时间、离职率等方面的数据，并给出相应的报告和建议。

相关问题

python期末大作业

Python期末大作业可以根据个人兴趣和专业方向进行选择，以下列举几个可能的选题：

1. 网络爬虫：使用Python编写一个可以爬取指定网站信息的爬虫程序，可以将获取到的信息存储到本地数据库或文件中。

2. 数据分析：使用Python对指定数据集进行分析，包括数据清洗、可视化、建模等步骤，最终生成报告并进行展示。

3. 自然语言处理：利用Python中的自然语言处理库，对指定文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，最终生成相应的分析报告。

4. 图像处理：使用Python中的图像处理库，对指定图像进行处理，包括图像增强、图像分割、图像识别等操作，最终生成相应的结果。

以上仅是一些可能的选题，你可以选择自己感兴趣的领域进行深入研究和开发。

python数据可视化实验期末大作业

这次的Python数据可视化实验期末大作业要求我们运用所学的Python数据可视化工具，结合自己感兴趣的数据集，进行数据分析和可视化展示。我的选题是分析全球气候变化趋势与碳排放量的关系。首先，我利用Python中的pandas库对收集到的气候数据和碳排放量数据进行了清洗和整理，去除了缺失值和异常值，使得数据能够被正确分析。然后，我使用matplotlib和seaborn库绘制了全球平均气温和碳排放量随时间变化的折线图，从中可以清晰地看出两者之间的关联趋势。接着，我运用了地图可视化工具folium，绘制了全球各国碳排放量的热力图，通过色彩深浅的变化展示了不同国家的排放量情况。最后，我还运用了Plotly库制作了交互式的气候变化与排放量关系的散点图，通过悬停功能可以方便地查看具体数据点的数值。通过这次大作业，我不仅加深了对Python数据可视化工具的理解和应用，也对全球气候变化和碳排放量的关系有了更深入的认识，同时也提高了自己的数据分析能力和可视化呈现能力。希望通过这次作业，能更好地准备我以后的职业发展和科研工作。