python数据挖掘课程设计要求

针对Python数据挖掘课程设计，通常的要求如下：

1. 主题选择：学生根据自己的兴趣和实际需求选择一个数据挖掘的主题，例如电商用户行为分析、航班延误预测、股票价格预测等。

2. 数据收集：学生需要从公开数据集或网络上收集与主题相关的数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据的质量和完整性。

3. 数据分析：学生需要使用Python中的数据挖掘工具和技术，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和特征。

4. 模型建立：学生需要根据数据的特点和问题的需求，选择合适的模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，进行模型建立和参数调整，以获得最佳的预测效果。

5. 结果呈现：学生需要将分析和预测结果以可视化的形式呈现出来，如图表、报告、演示等，以便于展示和交流。

6. 总结和评价：学生需要对整个课程设计进行总结和评价，包括主题选择、数据收集、数据分析、模型建立、结果呈现等方面，以及对自己的学习收获和不足进行反思和总结。