毕业设计python数据分析

毕业设计中，使用Python进行数据分析通常涉及以下几个步骤：

1. **项目选题**：确定一个实际问题或者研究主题，比如电商销售趋势分析、社交媒体情感分析等。

2. **数据收集**：利用Python库如Pandas读取Excel、CSV、SQL数据库或其他数据源，获取所需的数据集。

3. **数据清洗**：对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、重复值消除以及数据类型转换等。

4. **探索性数据分析(EDA)**：使用matplotlib、seaborn等可视化工具，生成图表来了解数据分布、关联性等特性。

5. **特征工程**：根据业务需求，提取、创建新的特征，可能需要使用NumPy、Scikit-learn等库。

6. **模型选择与训练**：根据问题类型选择合适的算法，例如线性回归、决策树、随机森林或深度学习模型，使用scikit-learn或TensorFlow进行建模。

7. **模型评估**：通过交叉验证等方式，评估模型的性能，比如准确率、召回率、F1分数等。

8. **结果解释与报告撰写**：将分析过程和结果整理成文档，阐述模型的工作原理、关键发现以及对未来工作的建议。