University of Agder交换记录–Data Science Applications(作业)

王 茂南
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2020年1月28日07:59:26
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摘要这一篇文章主要介绍Data Science Applications这一门课程的作业部分. 这里现在只介绍了作业的一个大概的内容. 只对使用的数据集进行了介绍, 也是说明了自己整个小组确定题目的一个过程.

简介

这一篇是关于课程Data Science Applications的作业的相关内容. 因为作业的内容会比较多, 所以单独写一篇(一开始是这么想的, 实际发现内容不是很多).

关于课程内容可以查看链接: University of Agder交换记录–Data Science Applications(课程)

关于最后作业的内容, 可以查看github链接: data science作业内容

 

作业内容

个人作业

这门课是没有期末考试的, 所有的内容都是小组合作或者是自己探索的模型. 其中两个个人作业是:

  • 第一个作业说明自己研究问题的重要性
  • 第二个作业是针对自己第一个问题, 使用实际数据来解决这个问题

虽说这是两个个人作业, 但是做的时候实际上也是要事先进行小组讨论的, 需要确定整个小组的选题.

小组作业

关于最后一个大作业, 是写一份完整的实验报告. 这个就是需要涉及整个小组的选题. 比如我们小组选题是关于健康类的, 那么我们每个人的作业可能是写数据分析在心脏病上的应用, 在感冒上的应用等.

最后的一个大作业, 就是将以前写的作业合起来, 同时着重写其中的一个实验. 将其中的一个实验展开来写. 在我们这次作业里, 我们最后决定分析Coronavirus, 在欧洲这里也是挺严重的, 我们就对各个国家发展来进行可视化, 并进行简单的分析.

关于小组作业的要求, 和需要写的每一部分的内容, 如下图所示:

University of Agder交换记录–Data Science Applications(作业)

下面是我们小组作业最后提交的内容, 可以做一下参考, 我把老师给的example也上传了.

 

数据集介绍

其实这个选题是一个漫长的过程, 我们一开始定的是关于traffic的主题, 自己也找了相关的内容, 最后才是定下来关于做health相关的内容.

我一开始的作业是使用的关于Heart Disease的数据集, 后面才是决定做关于Coronavirus的相关内容的, 因为都是关于健康类的话题, 所以之前的作业也不需要进行修改.

我在下面简单介绍一下我在这次作业用到的数据集, 包括一开始想用, 但最后没有用到的关于heart disease的数据.

Coronavirus数据集

首先关于Coronavirus的数据集来自github, COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University

在这个仓库里面, 他会更新每一天的, 每一个国家的Coronavirus的确诊人数, 死亡人数和恢复人数. 也就是会有三张表格, 分别记录confirmed, death和recovered.

我们看一下数据的样例, 可以看到数据包括国家名称, 省或州的名字, 精度和纬度, 和每一天的人数(confirmed, death, recovered):

University of Agder交换记录–Data Science Applications(作业)

因为我们想要分析人数与国家发展, 国家人口和老龄化之间的关系, 所以我们还用到了另外三个数据集, 链接如下:

这些数据的格式基本都是一样的, 我们就看一下每个国家的人均GDP的数据的数据样例.

University of Agder交换记录–Data Science Applications(作业)

 

Heart Disease UCI

数据集链接: Heart Disease UCI

数据集介绍:

  • 这个数据集是关于心脏病的数据集, 共有14个维度的特征
  • 下面是14个特征的介绍:
    • age
    • sex
    • chest pain type (4 values)
    • resting blood pressure
    • serum cholestoral in mg/dl
    • fasting blood sugar > 120 mg/dl
    • resting electrocardiographic results (values 0,1,2)
    • maximum heart rate achieved
    • exercise induced angina
    • oldpeak = ST depression induced by exercise relative to rest
    • the slope of the peak exercise ST segment
    • number of major vessels (0-3) colored by flourosopy
    • thal: 3 = normal; 6 = fixed defect; 7 = reversable defect

一些可供参考的资料:

 

一些其他的

下面是当时一开始的时候, 准备做关于traffic的内容, 所以查的一些数据集, 也就放在这里了(这个没什么用, 就是当时查了很多的数据).

New York City Airbnb Open Data

数据集链接: Kaggle-New York City Airbnb Open Data (2019)

数据集介绍:

  • 这个数据集是Airbnb在New York City的数据. 其中大致包含房子的位置, 每一晚的价格等信息.
  • This dataset has around 49,000 observations in it with 16 columns and it is a mix between categorical and numeric values.

一些研究的点:

  • The relationship between price and neighborhood. (房屋价格与所在地区的关系, 在地图上进行价格的可视化)
  • What can we learn about different hosts and areas? (不同地区的房源的分别)
  • What can we learn from predictions? (ex: locations, prices, reviews, etc)
  • Which hosts are the busiest and why? (分析哪一块地区最繁忙, 并分析为什么)
  • Is there any noticeable difference of traffic among different areas and what could be the reason for it?

一些可供参考的代码(项目):

 

Europe Datasets

数据集链接: Kaggle-Europe Datasets (2019)

数据集介绍:

  • 这个数据集包含欧洲各个国家的一些基本的属性, 例如每个国家的人口, GDP等.
  • 我们可以用无监督的算法来处理一下这个数据集, 找出各个国家之间的关系.

一些研究点:

  • GDP vs Job Satisfacction vs Population(bubble size)
  • Income vs Environment Satisfaction
  • Life Expectancy vs Pollution
  • Analysis each country (对每个国家画出雷达图进行分析)
  • Analysis under employment and unemployment (分析每个国家的就业率和失业率)
  • As a person interested in travelling in Europe, I want to know which countries may have similar characteristics for my own safety. For example, I would be more cautious when travelling to countries that are grouped together because they have a higher crime rate and their citizens have a low confidence rating in the legal system. Hence, I would like to group similar countries together via k-means clustering. (分析国家与国家之间的相似性)

一些可供参考的代码(项目):

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王 茂南
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