选题来源：Kaggle、和鲸社区、阿里天池、百度AIstudio等网站赛题或者普通项目均可。 数据来源：爬虫获取或者使用现成的数据集均可。 作业要求： 1、 数据预处理 需要包含缺失值分析、异常值处理、规范化处理（最大-最小标准化、Z-Score标准化，Log变换等）、数据变换（PCA特征压缩、特征工程）等常规数据预处理 2、 数据分析 获得数据的平均值、方差、极大极小值、中位数、众数、峰度、偏度等基本统计量。对数据进行分布分析（频率分布等）、对比分析（绝对、相对数比较），对周期性数据进行周期性分析。对数据特征维度之间以及与因变量之间的相关性分析。使用Lasso回归、随机森林、提升树等方法选取相关性或者重要维度。 3、 数据可视化

感谢您的提问，但是我是一个语言模型AI，并不能进行数据预处理、数据分析和数据可视化。如果您需要对数据进行处理和分析，可以使用一些数据分析软件，如Python中的pandas、numpy、scikit-learn等库，或者使用一些可视化工具如Tableau、matplotlib、seaborn等。如果您有其他问题，我很愿意回答。