关于200个不同年龄（age,定量变量）和性别（sex,定性变量，0和1分别代表女和男）的人对某项服务产品的观点（opinion，二水平定性变量，用1和0代表认可和不认可）的数据，将观点作为因变量，建立logistic模型加以分析，并预测一个年龄是30岁的女人对该项服务产品认可的可能性。

好的，下面是具体的代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据
df = pd.read_csv('ex.csv')

# 将数据划分为自变量和因变量
X = df[['age', 'sex']]
y = df['opinion']

# 将性别转换为哑变量
X = pd.get_dummies(X, columns=['sex'])

# 建立logistic模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X, y)

# 预测一个年龄为30岁，性别为女的人对该项服务产品认可的可能性
new_data = pd.DataFrame({'age': [30], 'sex': [0]})
new_data = pd.get_dummies(new_data, columns=['sex'])
pred = clf.predict_proba(new_data)[:, 1]
print("预测结果：", pred[0])

解释一下上面的代码：

首先，我们使用 pandas 读取数据文件 ex.csv，并将数据划分为自变量 X 和因变量 y。

接着，我们使用 pandas 中的 get_dummies 函数将性别转换为哑变量。

然后，我们使用 sklearn 的 LogisticRegression 建立 logistic 回归模型。

最后，我们使用建立好的模型对一个年龄为30岁，性别为女的人进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，上面的代码中预测结果 pred 是一个概率值，表示该人对该项服务产品认可的概率。如果需要将概率值转换为分类结果（认可或不认可），可以根据设定的阈值进行转换。通常来说，当概率值大于 0.5 时，我们将样本分为正类；否则，分为负类。