### 关于《Python 数据分析与应用》数信部分的数据资源和实训案例 #### 数据资源 在《Python 数据分析与应用》一书中，第五章提到通过 `missing_data.csv` 文件进行数据预处理的实践训练[^3]。该文件包含了具有缺失值的实际数据集，用于演示如何使用 Pandas 和 SciPy 库完成数据清洗工作。具体而言： - **数据预处理**：此章节介绍了如何读取 CSV 文件并对其进行重命名、查找缺失值以及利用拉格朗日插值法填补这些缺失值。 ```python import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrange # 读取数据 data = pd.read_csv('missing_data.csv') # 列名重命名 data.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True) # 查找缺失值的位置 missing_positions = data.isnull() # 使用拉格朗日插值法填补缺失值 def fill_missing_lagrange(data, column): known_x = data.index[~data[column].isnull()] known_y = data.loc[known_x][column] unknown_x = data.index[data[column].isnull()] f = lagrange(known_x, known_y) predicted_values = f(unknown_x) return predicted_values for col in ['col1', 'col2']: # 替换为实际列名 if data[col].isnull().sum() > 0: filled_values = fill_missing_lagrange(data, col) data.loc[data[col].isnull(), col] = filled_values ``` #### 实训案例 第七章则专注于机器学习模型的应用，特别是针对股票价格预测的任务进行了详细的描述[^1]。以下是具体的实训流程概述： 1. **确定影响因素（自变量）**：建议用户前往中国知网或其他学术数据库查阅相关文献资料，以识别可能影响目标变量的关键要素。 2. **定义因变量与自变量**：例如，在股票价格预测场景下，可以将每日收盘价作为因变量，而宏观经济指标、技术指标等设为自变量。 3. **收集变量数据**：从公开金融网站或者 API 获取历史交易记录及相关经济统计数据。 4. **构建多种回归预测模型**：除了传统的多元线性回归外，还可以尝试引入更复杂的算法如随机森林、支持向量机甚至神经网络来进行对比实验。 5. **评估模型性能**：运用均方误差(MSE)、R²分数等多种度量标准衡量各候选方案的表现优劣程度，并最终选定最优解投入生产环境部署运行。 另外，《Python数据分析与应用》还提供了其他丰富的实战项目实例说明[^2]，比如基于客户消费行为模式挖掘潜在价值群体从而辅助商业决策制定过程等内容也值得深入探索研究一番。 ---