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现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。

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一、对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。 为了简化理解，我们不妨换个思路… 现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征。 例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”。 其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同。 DataFrame默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column。 一些简易但不算严谨的理解是： 行列 行 –

按通讯录的格式提取手机号，相互间用“，”连接，方便导入手机短信平台使用。能智能分析手机号是否11位，是否含字母等，并形成反馈文档。适合经常大量发送短信的人员使用。

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