一、课程设计目标
这个课程设计主要想让你亲自动手，完整走一遍探索性数据分析的流程。选一个真实或者接近真实的数据集，用上Python里的pandas、matplotlib、seaborn这些工具，从数据导入清理开始，到画图看分布、找关系、挖异常，最后能用自己的话把数据里藏的故事和模式讲清楚。重点不是跑个多高级的模型，而是练好数据感知和描述的基本功。
二、数据集与工具
数据集建议选公开的，比如Kaggle上的泰坦尼克乘客生存预测、电影评分数据，或者UCI仓库里的葡萄酒质量、波士顿房价数据。工具就用Jupyter Notebook，配好pandas、numpy、matplotlib、seaborn这些库，方便一步步操作和记录。
三、核心任务与步骤
1. 数据获取与初探：先把数据读进来，用head、info、describe看看长什么样，有多少行多少列，缺不缺值，类型对不对。
2. 数据清洗与准备：处理缺失值，是删掉还是填上；看看有没有重复记录；把分类变量转成数字编码；有必要的话做点特征缩放或衍生新变量。
3. 单变量分析：盯着一个变量看。数值型的画直方图、箱线图，说说分布是偏左还是偏右，有没有极端值。分类数的画个条形图，看看哪个类别最多。
4. 多变量与关系分析：找变量之间的关联。两个数值型就画散点图，算算相关系数。一个分类一个数值，就分组画箱线图或者小提琴图比一比。两个分类变量可以画堆叠条形图或者热力图。
5. 模式识别与异常探查：从图里和统计量里找找规律，比如是不是价格高的房子面积也大，某个性别的生存率明显不一样。同时用箱线图或者统计方法揪出那些特别离谱的数据点，想想怎么处理。
6. 结果梳理与报告：把关键的发现用文字和核心图表整理出来，形成一份简明的分析报告。不用长篇大论，重点说清楚你看到了什么，有什么猜想，数据质量怎么样。
四、时间安排建议
一共给两周时间。第一周头两天搞定数据理解和清洗，后面三天做单变量和简单的双变量分析。第二周深入做多变量关系和模式挖掘，最后两天写报告和整理代码。
五、考核要点
主要看几个方面：数据清洗处理是不是得当；可视化图表选得合不合适，画得清不清楚；分析逻辑是不是连贯，能不能从数据中提炼出有意义的观察；最后报告的表达是不是清晰有条理。代码的规范性和注释也会看。