【python】python学生学科成绩分析(源码+数据+报告)【独一无二】

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一、实验目标

考核旨在让学生使用学习的大数据分析技术，对学生学科成绩进行全面、深入的分析。通过对数据的分析和处理，希望了解学生的基本情况、学校、家庭背景、个人素质、学习情况等方面与成绩关系。

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包括学生的学校、性别、父母教育情况、学习时间、挂科情况、提升情况、身体素质等方面的数据。

以下是数据字段中的类型数据字段描述信息：

性别 “F” 女 or “M” 男

母亲教育情况 0: 无, 1: 小学, 2: 初中, 3:高中 ,4:大学

父亲教育情况 0: 无, 1: 小学, 2: 初中, 3:高中 ,5:大学

每周学习时间 1：低，2：中，3：高，4：很高

挂科次数 0：无，1：低，2：中，3：高，4：很高

课外教育提升情况 1：有，0：无

健康状况 1:很差,2:差,3:一般,4:好,5:很好

1. 数据预处理
   在数据预处理阶段，对数据进行清洗和整理，包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。可以观察数据进行征工程，提取了与问题相关的特征，并对特征进行了归一化和标准化处理。
2. 数据分析方法
   在数据分析阶段，可以采用多种分析方法，包括描述性统计、可视化分析、机器学习和深度学习等。通过这些方法，对数据进行了深入的分析和处理，挖掘出其中隐藏的信息和知识。
3. 数据可视化
   在数据可视化阶段，根据需要采用合适的图表展现数据蕴含的规律。

一、分析过程

1. 数据加载和初步观察：
   通过使用pandas库的read_csv函数加载了名为"某学校学生成绩分析.csv"的数据文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后使用print(df.head())查看了数据的前几行，以了解数据的基本结构和内容。
   

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2. 数据清洗和处理：
   删除了重复的数据行，确保每个数据点是唯一的。
   处理了缺失值，将缺失值用字符串"unknown"填充。
   

对某些列进行了数据类型转换，例如将"每周学习时间"列从文本数据转换为数值数据，并使用了映射字典对其他列进行了数值化处理。

使用MinMaxScaler对"缺课次数"和"挂科次数"列进行了归一化处理，将它们的值缩放到0到1之间。

3. 数据可视化：
   绘制了男女比例的饼状图，用于展示学生性别的分布情况。
   

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使用PCA进行降维，将"缺课次数"和"挂科次数"两个特征降维到二维空间，并使用K均值聚类算法对降维后的数据进行聚类。

绘制了PCA降维后的数据的散点图，并根据K均值聚类的结果对数据点进行了着色，以显示聚类效果。

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4. 距离热力图：
   计算了K均值聚类的聚类中心和每个数据点到各个聚类中心的距离。
   创建了一个热力图，用于可视化数据点与聚类中心之间的距离，以进一步分析聚类效果。
   

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二、代码实现

数据加载和初步观察：通过以下代码加载数据文件，并查看前几行数据：

   df = pd.read_csv('某学校学生成绩分析.csv')
   print(df.head())

这一部分的目的是加载数据集，使其可用于后续的分析。pd.read_csv函数用于读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。df.head()用于查看DataFrame的前几行，以便初步了解数据的结构和内容。

数据清洗和处理：

删除重复数据行，确保每个数据点是唯一的。这通过df.drop_duplicates()来实现。处理缺失值，将缺失值用字符串"unknown"填充。这通过df.fillna(“unknown”)来实现。对特定列进行数据类型转换，例如将"每周学习时间"列从文本数据转换为数值数据，以及使用映射字典对其他列进行数值化处理。使用MinMaxScaler对"缺课次数"和"挂科次数"列进行归一化处理，将它们的值缩放到0到1之间。

数据可视化：

在数据清洗和处理后，进行了以下数据可视化步骤：

绘制了男女比例的饼状图，以展示学生性别的分布情况。这通过以下代码实现：

 # 其余代码略.....
 gender_counts = df['性别'].value_counts()
 plt.figure(figsize=(6, 6))
 plt.pie(gender_counts, labels=gender_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
 plt.title('Gender Distribution')
 plt.show()

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使用PCA将"缺课次数"和"挂科次数"两个特征降维到二维空间，并使用K均值聚类对降维后的数据进行聚类。这是通过以下代码实现的：

 # 其余代码略.....
 pca = PCA(n_components=2)
 reduced_data = pca.fit_transform(df[['缺课次数', '挂科次数']])
 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
 clusters = kmeans.fit_predict(reduced_data)

绘制了PCA降维后的数据的散点图，根据K均值聚类的结果对数据点进行了着色，以展示聚类效果。这通过以下代码实现：

 # 其余代码略.....
 plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=clusters, cmap='viridis')
 plt.xlabel('Principal Component 1')
 plt.ylabel('Principal Component 2')
 plt.title('PCA and K-Means Clustering')
 plt.show()
 

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距离热力图：

最后，计算了K均值聚类的聚类中心和每个数据点到各个聚类中心的距离，然后创建了距离热力图，用于可视化数据点与聚类中心之间的距离。这部分的实现如下：

   # 其余代码略.....
   cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
   distances = np.array([np.linalg.norm(reduced_data - center, axis=1) for center in cluster_centers])
   distance_matrix = distances.T
   plt.figure(figsize=(10, 8))
   sns.heatmap(distance_matrix, cmap='viridis')
   plt.title('Heatmap of Distances to Cluster Centers')
   plt.xlabel('Cluster Centers')
   plt.ylabel('Data Points')
   plt.show()

以上是代码的主要实现过程，涵盖了数据加载、清洗、处理、可视化以及聚类分析等多个步骤，以便更好地理解和分析学生成绩数据。每个部分都有其具体的目标和实现方式，共同构建了一个完整的数据分析流程。

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