数据可视化期末大作业课题

### 数据可视化期末大作业选题方案

#### 1. 金融大数据分析与可视化
通过Python实现金融数据的清洗、处理以及可视化展示。重点在于识别并处理缺失值，确保数据质量。对于含有大量`nan`值的列，可以通过统计每列中`nan`的数量来决定是否保留该特征[^1]。

import pandas as pd
import numpy as np

def check_nan_columns(df):
    nan_counts = df.isna().sum()
    print(nan_counts[nan_counts > 0])
    
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, None, 3],
    'C': [4, 5, 6]
})
check_nan_columns(df)

#### 2. 散点图用于双变量关系研究
利用散点图直观展现两个连续型变量之间的关联模式。例如，在食品科学领域内，密度(`density`)和糖分比例(`sugar_rate`)之间可能存在某种联系，这有助于理解产品特性或优化生产工艺[^3]。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
scatter_plot = df_2[['density', 'sugar_rate']].plot.scatter(x="density", y="sugar_rate")
plt.title('Density vs Sugar Rate Scatter Plot')
plt.show()

#### 3. 探索R语言在数据分析中的应用
针对初学者而言，学习如何安装配置R环境，并掌握基本语法结构是非常重要的第一步。之后可尝试完成简单的项目实践，比如导入CSV文件、绘制直方图等基础任务，逐步积累经验[^4]。