# pandas数据分析

**Repository Path**: lixintao/pandas_data_analysis

## Basic Information

- **Project Name**: pandas数据分析
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-07-14
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## pandas数据分析期末项目
实在细节
1、数据分析描述markdown 12%
数据源 3%
数据源：raw_data 基本栏位的概述
数据分析目标 3%
数据分析目标：在你的数据分析项目中，主要分析的目标数据介绍，相关数据整理、清洗、重塑的数据流程介绍。（建议用数据流的方式进行描述）
数据分析结果价值宣言 3%
数据分析结果价值宣言：数据分析的最终目标带来的分析价值、加值，作为数据结果展示和数据故事描述的基础
数据分析结果可视化 3%
数据分析结果可视化：用到的可视化模块介绍，可视化模块的具体API使用介绍，预计可视化展示的结果以及数据故事的阐述
2、数据分析电子档/ipynb文档（请参考廖、许电子讲义） 12%
项目介绍 3%
项目介绍：项目人、时间、数据源、目标
加分：清晰、整洁，css样式设计合理
markdown细节规范 3%
markdown细节规范：标题清晰，关键步骤有具体的描述，包含数据分析模块的方法和处理的主要内容等
代码干净整洁 3%
代码干净整洁：
可视化图清晰 3%
3和4选一
3、主要项目作品方案一（应至少包含基本的数据分析结果：如分进合击出报表的结果可视化，数据重塑后的时间、空间对比等） 15%
数据分析结果的基本的对比图 5%
数据分析结果的时空交互 5%
数据分析结果的地图 5%
加分项：数据分析结果的时空交互的地图
4、主要项目作品方案二——LDA主题建模 15%
数据的分析与处理 5%
LDA主题建模 5%
可视化 5%
加分项：包含完整的项目介绍书以及清晰的LDA主题建模数据意义解读（额外文本介绍）