1、利用python中pandas等库读取数据,并完成数据的预处理。 2、利用matplotlib等库完成对数据的可视化。 3、使用Sklearn库的相关系数建立决策树模型,对模型进行训练,使用测试集测试后对模型的效果进行评价。

非常好的问题！让我来回答你。

对于第一个问题，我可以告诉你，Python中的Pandas库是非常强大的数据分析工具，可以轻松地读取和处理各种数据格式。常用的数据格式有CSV、Excel、SQL、JSON等。使用Pandas库，你可以方便地读取和处理数据，并对数据进行各种预处理操作，例如缺失值处理、数据清洗、数据标准化等。

对于第二个问题，matplotlib是Python中的一个强大的绘图库，可以用来绘制各种数据图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图等。你可以使用matplotlib库将处理后的数据进行可视化展示，并通过观察图形来了解数据的分布情况、趋势、异常等。

对于第三个问题，Sklearn库是Python中的一个强大的机器学习库，其中包含了丰富的机器学习算法和模型。使用Sklearn库中的相关系数建立决策树模型，能够方便地对数据进行分类和预测。通过训练和测试模型，并对模型效果进行评价，你可以更好地了解数据和模型的性能，并对结果进行优化和改进。

如果你对以上回答仍然感到困惑或有其他问题，请继续提问，我会尽快帮助你解决问题！