BCS项目1：探究房屋价值与学校等级的关联性
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更新于2024-12-27
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资源摘要信息:"BCS项目1是由Project1_Group4小组负责的，旨在探索邮政编码中的房屋价值与学校等级之间的关系。小组成员包括格雷戈里·布朗、山姆·阿扎里和金·索默。本项目将通过研究犯罪率、人口统计和财产税等多个因素对住房价值的影响，以及学校等级与年级和FSA（F学生评估）分数之间的关系，来建立和说明两者之间的联系。
项目的零假设是住房价值与学校等级之间没有关联，而替代假设则是住房价值与学校等级之间存在一定的相关性，即邮政编码越高，房屋价值越高的学校，其评级也越高。
项目所依赖的数据源是三个CSV文件：
- SchoolGrades19.csv：包含1999年至2019年的学校评分数据。
- Improvement_ratings_19.csv：包含学校改进等级的数据。
- SIRCalcGuide19.pdf：提供如何阅读和理解改进等级的指南。
整个项目的工作成果被放置于一个名为“Materials_to_be_graded”的文件夹中，其中包括了项目的最终组合文件。该文件夹被组织在一个明确的文件结构中，没有使用分支，确保了文档的整洁和易于管理。
项目还涉及到了使用Jupyter Notebook，这是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。Jupyter Notebook非常适合数据分析、机器学习和科学计算等任务，因为它支持多种编程语言，尤其是Python，这使得它成为数据科学和教育领域的热门工具。
本项目的成功依赖于数据的准确分析和解读，以及对CSV文件中的数据进行适当的处理和可视化。学生需要掌握如何使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化，同时也要具备对项目中所涉及的统计概念和假设检验的理解。
此外，小组成员需要共同协作，以确保项目目标的达成，并且文档的管理也体现了项目组织和团队协作的能力。文件名称列表中的"Project1_Group4-main"可能表示了项目的主文件夹，其中包含所有相关的子文件夹和文件。对于任何IT专业人员来说，理解和管理这样的项目结构都是必要的技能，尤其是在软件开发、数据科学和工程项目管理等领域的实践中。"
资源目录
BCS项目1：探究房屋价值与学校等级的关联性 （106个子文件） 
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