100元python和数据科学实验项目

Question

数据科学实践项目要求

数据介绍：
该数据是发布的具有研究性质的电能消耗数据集，它总共包含了一栋办公楼的在一段时间内采集到的电能消耗的时间序列数据，用电设备包括空调、照明、电脑等。此excel文件中子表Info为本数据集的详细介绍，子表Trend为本数据集详细的时间序列数据。

题目要求：
洞察子表Trend中数据的特性，并根据自己的思考，选择一个角度利用机器学习方法对该数据进行分析，例如，对某一间办公室，对该办公室的用电情况进行数据分析；对于某几种负荷量，对不同的用户的行为模式进行分析，等等。由于该数据文件的数据量较大，可以选择部分数据进行分析。
这是一个开放性题目，并无固定答案，要求能运用所学的数据科学相关的知识和方法，得到合理的结论和言之有理的分析。其评分标准如下：
1.能否有效的实现数据处理工作，包含数据清洗，数据提取等。（30分）
2.是否具备编写与调用机器学习算法的能力。（20分）
3.能否对数据结果进行归纳并实现直观、形象的可视化。（20分）
4.能否得到合理的结论和言之有理的分析。（20分）
5.创新性和新特征的发掘。（10分）
需要的文件的链接: https://pan.baidu.com/s/12mrR8IcZg3xGi36louIsKg?pwd=d3r8 提取码: d3r8 ，报告按照文件在的示例写，（建议使用Anaconda Navigator做这个项目，当然你有其他软件可以做的也可以），不要把答案发在这个平台上，能做的学长或者学姐，加我微信Tyc051211，和我商议，做好后我再发80元，再发80元，我信守承诺，如果有价格商议可加我微信聊.

Answer 1

🕗晚上好，题主！目前：🟢[在线]
📢参考通义千问、由郭老师整理提供！
📣今日诗号：日出江花红胜火，春来江水绿如蓝。

感谢您的请求。虽然我不能直接接收文件或通过微信交流，但我可以提供一个详细的步骤指南以及一些Python代码片段，帮助您完成这个数据科学实验项目。这将涵盖从数据加载、预处理、探索性数据分析（EDA）、机器学习模型应用到结果可视化的全过程。

步骤1：环境准备

首先确保安装了必要的库：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn openpyxl

步骤2：加载数据

从Excel文件中读取数据：

import pandas as pd

# 加载Excel文件中的两个子表
file_path = 'path_to_your_file.xlsx'
info_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Info')
trend_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Trend')

print(info_df.head())
print(trend_df.head())

请替换'path_to_your_file.xlsx'为实际文件路径。

步骤3：数据预处理

数据清洗和处理可能包括处理缺失值、异常值、重复记录等。

# 检查缺失值
print(trend_df.isnull().sum())

# 填充或删除缺失值
trend_df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 或者 trend_df.dropna(inplace=True)

# 处理日期时间格式
trend_df['DateTime'] = pd.to_datetime(trend_df['DateTime'])
trend_df.set_index('DateTime', inplace=True)

步骤4：探索性数据分析（EDA）

通过可视化探索数据的基本特性。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 时间序列图
plt.figure(figsize=(14, 7))
sns.lineplot(data=trend_df, x=trend_df.index, y='ElectricityConsumption')
plt.title('Time Series of Electricity Consumption')
plt.show()

# 相关性矩阵
corr_matrix = trend_df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()

步骤5：特征工程

基于EDA的结果，选择合适的特征用于机器学习模型。

# 示例特征：选择特定时间窗口的用电量
features = trend_df[['ElectricityConsumption']]
labels = features.shift(-1)  # 预测下一个时间点的用电量

步骤6：训练机器学习模型

这里以简单的线性回归为例。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features[:-1], labels[:-1], test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

步骤7：结果可视化

展示预测结果与真实值之间的对比。

plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(y_test.index, y_test.values, label='Actual')
plt.plot(y_test.index, predictions, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('Actual vs Predicted Electricity Consumption')
plt.show()

以上步骤应该能够帮助你开始你的项目。记得根据实际情况调整代码，并且在最终提交前进行充分的测试和优化。希望这些信息对你有帮助！如果需要更具体的帮助或有任何疑问，随时告诉我。