你需要首先確認(rèn)的“事實(shí)”(請(qǐng)以你課程網(wǎng)站/Canvas上的最終說明為準(zhǔn))

　　模塊名稱與目標(biāo)：DTS001 — Data Analytics for Entrepreneurship，目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分析技能用于商業(yè)/創(chuàng)業(yè)情境(含建模、預(yù)測(cè)、分類、把數(shù)據(jù)當(dāng)組織資產(chǎn)并用價(jià)值創(chuàng)造框架生成洞察)。

　　學(xué)習(xí)成果(通常被評(píng)估的點(diǎn))：

　　A. 使用現(xiàn)代計(jì)算工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分析與解釋;

　　B. 使用現(xiàn)代計(jì)算工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)與可視化;

　　C. 以適合商業(yè)受眾的格式呈現(xiàn)發(fā)現(xiàn)(報(bào)告/演示)。

　　評(píng)估權(quán)重(示例)：部分學(xué)年該 final coursework 占 100%(不同學(xué)年/學(xué)期可能變動(dòng)，請(qǐng)以課程頁/講師郵件為準(zhǔn))。

　　如果你要找模塊負(fù)責(zé)老師或助教，可參考任課教師信息(示例之一)。

　　總體策略(把商業(yè)問題放在第一位)

　　明確商業(yè)問題：作業(yè)通常會(huì)給一個(gè)案例場(chǎng)景或數(shù)據(jù)集。先問自己：業(yè)務(wù)/創(chuàng)業(yè)方想解決什么?(提升轉(zhuǎn)化、降低流失、優(yōu)化庫存、識(shí)別客戶細(xì)分…)

　　把學(xué)習(xí)成果映射到作業(yè)交付物：數(shù)據(jù)清洗與分析 -> 對(duì)應(yīng) A;圖表/摘要 -> 對(duì)應(yīng) B;結(jié)論與推薦(PPT/one-pager)-> 對(duì)應(yīng) C。按這三項(xiàng)組織你的工作。

　　數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)流程(每一步都寫進(jìn)你的報(bào)告)

　　下面給出每一步該寫什么、為什么及示例代碼片段(Python)。作業(yè)通常要求使用現(xiàn)代計(jì)算包(例如 Python + pandas / scikit-learn / matplotlib)，按此準(zhǔn)備會(huì)安全命中評(píng)分點(diǎn)。

　　1) 環(huán)境與說明(寫在 report 的開頭)

　　指明：Python 版本、主要庫及版本(pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib)、運(yùn)行環(huán)境(Jupyter Notebook)。

　　數(shù)據(jù)來源與簡(jiǎn)短描述(行數(shù)、字段、缺失情況)。

　　2) 探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)

　　描述性統(tǒng)計(jì)：均值、中位數(shù)、分位數(shù)、缺失比例、唯一值等。

　　可視化：變量分布(直方圖/箱線圖)、類別比例條形圖、相關(guān)矩陣熱圖(注意只用 matplotlib 時(shí)不要用 seaborn，除非作業(yè)允許)。

　　寫法說明(示例)：

　　import pandas as pd

　　df = pd.read_csv('data.csv')

　　# 基本信息

　　print(df.shape)

　　print(df.dtypes)

　　print(df.isnull().sum())

　　# 描述性統(tǒng)計(jì)

　　print(df.describe(include='all'))

　　# 簡(jiǎn)單可視化示例(matplotlib)

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　plt.figure()

　　df['age'].hist(bins=20)

　　plt.xlabel('age')

　　plt.ylabel('count')

　　plt.title('Age distribution')

　　plt.show()

　　3) 數(shù)據(jù)清洗與特征工程

　　處理缺失：刪除 vs 插補(bǔ)(均值/中位/模型插補(bǔ))，說明理由。

　　處理異常值：通過箱線圖/百分位判斷并說明是否修正或保留(業(yè)務(wù)場(chǎng)景決定)。

　　類別變量編碼(one-hot / ordinal)與時(shí)間類特征提取(年/月/日/星期/周期性等)。

　　標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化(在需要距離或正則化模型時(shí))。

　　示例：

　　# 填充缺失(示例)

　　df['income'] = df['income'].fillna(df['income'].median())

　　# one-hot

　　df = pd.get_dummies(df, columns=['region'], drop_first=True)

　　4) 建模(根據(jù)任務(wù)：回歸/分類/聚類/時(shí)間序列)

　　選擇 1-2 個(gè)合適模型(例如分類用 LogisticRegression + RandomForest;回歸用 LinearRegression + XGBoost/RandomForest)，并進(jìn)行交叉驗(yàn)證(k-fold)與超參數(shù)調(diào)優(yōu)(GridSearchCV/RandomizedSearchCV)。

　　強(qiáng)調(diào)可解釋性(創(chuàng)業(yè)場(chǎng)景通常要可行的、可解釋的建議)——可使用特征重要性、SHAP 值或系數(shù)表。

　　示例(分類)：

　　from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score

　　from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

　　from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score

　　X = df.drop(columns=['target'])

　　y = df['target']

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

　　clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

　　clf.fit(X_train, y_train)

　　y_pred = clf.predict(X_test)

　　print(classification_report(y_test, y_pred))

　　print("AUC:", roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]))

　　5) 評(píng)估與商業(yè)闡釋

　　用適合任務(wù)的評(píng)估指標(biāo)(分類：精確率/召回/F1/AUC;回歸：MAE/MSE/R²)。

　　把技術(shù)指標(biāo)翻譯成商業(yè)影響(例如：召回率由 0.6 提升到 0.8，意味著能捕獲 X% 的高價(jià)值客戶并帶來估算收入提升 Y)。

　　包括敏感性分析與局限性討論(數(shù)據(jù)偏差、外生因素、因果性提醒)。

　　6) 可視化呈現(xiàn)(為商務(wù)受眾設(shè)計(jì))

　　使用清晰的圖表：柱狀/堆疊柱狀、時(shí)間序列折線、漏斗圖、決策樹示意或特征重要性條形圖。

　　每張圖要有標(biāo)題、軸標(biāo)簽、圖注并在報(bào)告里一句話總結(jié)結(jié)論(圖說話 + 一句商業(yè)結(jié)論)。

　　結(jié)語

　　DTS001的最終作業(yè)不僅是一次數(shù)據(jù)分析能力的檢驗(yàn)，更是一次將理論落地為商業(yè)價(jià)值的綜合實(shí)踐。無論是數(shù)據(jù)清洗的細(xì)節(jié)、模型選擇的邏輯，還是報(bào)告中結(jié)論的表達(dá)，都體現(xiàn)了“以商業(yè)問題為導(dǎo)向”的核心精神。

　　想要在 Final Coursework 中脫穎而出，關(guān)鍵不在于堆砌復(fù)雜算法，而在于展示清晰、完整、可復(fù)現(xiàn)的分析思路，并能把模型結(jié)果轉(zhuǎn)化為真正可執(zhí)行的商業(yè)洞察。