IBM 数据分析师毕业设计项目

在本模块中，您将掌握必要的数据整理技术，以清理和准备用于分析的数据集。在整个 Modulation 中，您将参与实践活动，以识别和处理常见的数据问题，包括重复条目和缺失值。您将有策略地删除重复记录，对缺失数据采用合适的估算策略，并对数据集进行归一化处理，以确保一致性和准确性。此外，您还将参加一次分级测验，以评估您对所学概念的理解和巩固。

在本 Modulation 中，您将使用基本的探索性数据分析 (EDA) 技术，从数据 Set 中发现有意义的见解。首先，您将通过绘制分布曲线和直方图来确定数据的分布，这对于了解不同 Feature 之间的数值分布情况至关重要。接下来，您将检测可能使您的 Data Analysis 发生偏差的 Outlier，并学习如何有效地移除它们以确保 Data Integrity。此外，您还将探索数据 Set 中各种 Feature 之间的相关性，揭示可为整体分析提供信息的关系。最后，您将创建一个新的 DataFrame 来组织和展示您的研究结果。该 Modulation 包含一个分级测验，以测试您的知识水平。

在本实验室中，您将执行基本的数据 Visualization 技术，从 Stack Overflow Survey 数据集中提取有意义的见解。首先，您将使用直方图和方框图对数据分布进行 Visualization，以了解报酬和年龄的分布情况。接下来，您将通过散点图和气泡图来探索各 Feature 之间的关系，然后使用饼图和堆叠图来检查数据的构成。此外，您还将使用折线图和柱状图对不同类别的数据进行比较。Modulation 包括一个分级测验，将评估您对这些概念的了解程度，确保您为最终项目中的进一步分析做好充分准备。

在本 Module 中，您将使用 IBM Cognos Analytics 或 Google Looker Studio 使用 Stack Overflow 调查数据创建 Dashboard。作业分为 A 部分：使用 IBM Cognos Analytics 构建 Dashboard 和 B 部分：使用 Google Looker Studio 构建 Dashboard。您将设计一个仪表盘，其中包含当前技术使用情况、未来技术趋势和人口统计数据等部分。完成作业后，您需要提交您完成的 Cognos 或 Looker Studio 仪表板的链接。该 Modulation 还包括一份检查清单，可帮助您确保在继续之前已完成所有必要的任务。

在最后一个模块中，您将重点关注如何有效地展示您的数据发现。首先，您将探索有助于成功撰写数据结果报告的关键要素，包括报告结构、使用数据可视化最佳实践，以及以引人入胜、易于理解的格式呈现复杂信息。该模块还包括 PowerPoint 基础知识实验、基本演示技巧，以及将演示文稿保存为 PDF 格式，以确保最终产品的精致、专业。最后，您将完成并提交一份最终演示文稿，重点介绍从 Stack Overflow 开发人员调查数据中获得的见解，以便通过人工智能评分或同行评审进行评估。