高考志愿填报助手：数据采集与清洗

"该资源是关于一个名为'09118222沈毅1'的暑期学校实验项目，旨在构建一个高考志愿填报助手。项目由数据采集和清洗小组负责，成员包括沈毅，专业为人工智能，学号09118222。实验时间为2020年8月31日至9月23日，由孔祥龙老师指导。小组的主要任务是整合和清洗过去三年的大学专业录取分数以及各省的一分一段表数据，将清洗后的数据保存为js和csv两种格式，同时补充缺失的录取分数和处理2020年的相关数据。实验的目的是解决由于数据冗余、错误、格式不一致和未合并等问题，为后续的数据分析和模型训练提供准确无误的数据基础。" 在这个项目中，涉及到的知识点包括： 1. **数据采集**：这是整个实验的第一步，通常涉及网络爬虫技术，如Python的Scrapy或BeautifulSoup库，用于从互联网上抓取所需的大学专业录取分数和各省一分一段表的数据。 2. **数据清洗**：这是一个关键步骤，需要处理数据中的冗余、错误和格式不一致性。这可能包括去除重复记录、纠正数据错误、进行数据类型转换、统一字段格式等。可以使用Pandas库在Python中完成这些任务。 3. **数据整理**：数据整理包括将不同来源、格式的数据进行合并，使之成为结构化且一致的数据集。可能需要使用SQL或Pandas的merge函数来完成。 4. **数据存储**：清洗和整理后的数据需要保存为常用的数据格式，这里要求为js和csv。Js可能是为了方便前端展示，而csv是一种通用的数据交换格式，易于读写和处理。 5. **数据完整性**：检查并补充缺失的大学专业录取分数，确保数据的完整性对于后续分析至关重要。这可能涉及数据填充方法，如使用平均值、中位数或插值。 6. **数据分析预处理**：在数据分析和建模之前，数据预处理是必需的，包括异常值检测和处理、缺失值处理、数据标准化或归一化等。 7. **项目管理**：小组成员间的协作和任务分配体现了团队合作与项目管理的重要性，可能涉及到项目管理工具如Trello或Git进行版本控制。 8. **指导教师的角色**：指导教师孔祥龙的角色在于提供专业指导，帮助学生解决技术问题，确保项目的顺利进行。 9. **时间管理**：实验时间从2020年8月31日持续到9月23日，这表明项目必须在规定时间内完成，对学生的时间管理和任务优先级设定提出了要求。 这个项目综合了数据科学的多个环节，从数据获取到数据应用，涵盖了数据生命周期的重要阶段，对于学习和理解数据处理流程具有很高的实践价值。