对大学学费数据集进行分析并写出代码jupyter

对大学学费数据集进行分析通常涉及数据加载、清洗、探索性数据分析以及统计建模。在Jupyter Notebook中，你可以使用Python的数据科学库，如Pandas进行数据处理，Matplotlib或Seaborn绘制图表，NumPy进行数学运算，以及Scikit-learn进行机器学习分析。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **导入所需的库**:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. **加载数据**:

df = pd.read_csv('university_tuition_data.csv')  # 假设文件名和路径已知

3. **数据预处理**:

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 删除或填充缺失值
df.dropna(inplace=True)  # 或 df.fillna(value, inplace=True)

# 数据清洗，如有异常值可以考虑替换或删除

4. **数据探索**:

# 查看基本信息
print(df.describe())
sns.pairplot(df, hue='tuition_type')  # 绘制变量间的散点图

5. **特征选择或转换**:

X = df.drop('tuition_amount', axis=1)
y = df['tuition_amount']

# 将类别变量编码成数值
X = pd.get_dummies(X)

6. **分割数据集**:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

7. **建立模型并训练**:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

8. **评估模型**:

predictions = model.predict(X_test)
sns.scatterplot(y_test, predictions)

9. **写入分析报告或可视化结果**:

# 可能会包含诸如平均学费、学费分布的描述、影响学费的因素分析等内容