学籍管理、大学排行与波士顿房价预测实践

该文档是关于使用Python编程语言进行课程设计的指导材料，涵盖了三个主要项目：学籍管理系统、中国大学排行榜分析和波士顿房价预测。这三个项目旨在提升学生的编程能力，数据处理能力和数据分析技能。 **第1章 学籍管理系统** 在学籍管理系统的设计中，学生信息被定义为一个类，包含学号(id)、姓名(sname)、性别(xb)、年龄(age)、籍贯(jg)、班级(bj)和成绩(score)等属性。系统应具备以下功能： 1. 录入和显示所有学生信息。 2. 按学号、姓名查询单个学生信息，以及按性别、籍贯、班级进行类别查询。 3. 统计班级或性别的平均成绩。 4. 成绩排序及查询某班前10名学生。 5. 添加、删除和修改学生信息。 6. 功能模块通过函数实现，数据存储在数据库中。 7. 提示使用主菜单函数控制流程，各功能通过独立函数实现。 **第2章 学生管理系统** 这一章详细介绍了如何设计和实现学籍管理系统，包括任务要求、系统设计和实现。系统设计部分讲解了类的设计和流程图，程序部分则展示了具体的代码实现。 **第3章 中国大学排行榜分析** 该章节涉及网络爬虫技术，要求从指定网站抓取大学排行榜数据。内容包括： 1. 使用Requests库获取网页数据，理解爬取原理和实例。 2. 利用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。 3. 爬取数据后，对区域内的大学数量进行统计分析，并将数据保存到文件。 4. 分析每个地区上榜大学的数量。 **第4章 波士顿房价预测** 本章涉及数据分析和预测模型，主要任务有： 1. 明确数据分析目标。 2. 描述数据分析过程，可能包括数据预处理、特征工程等。 3. 训练线性回归模型进行预测。 4. 使用岭回归进行改进，降低过拟合风险。 5. 拓展到决策树模型，学习构建回归树、画出决策树和理解特征重要性。 这些项目不仅涵盖了Python编程基础，还涉及到了数据库操作、面向对象编程、网络爬虫技术和数据分析，对于提升学生的综合技能非常有帮助。通过这些实践，学生可以深入理解数据处理的全过程，从数据获取、清洗、分析到预测建模。