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考试系统毕业设计项目含源码项目：分析纽约市高中数据 美国教育体系中最具争议的问题之一是标准化考试的有效性，以及它们是否对某些群体不公平。 鉴于我们对这个主题的先验知识，调查 SAT 分数和人口统计数据之间的相关性可能是一个有趣的角度。 我们可以将 SAT 分数与种族、性别、收入等因素相关联。 SAT 或 Scholastic Aptitude Test，是美国高中生在申请大学之前参加的一项考试。 大学在决定录取谁时会考虑考试成绩，因此在考试成绩上表现出色是相当重要的。 测试由三个部分组成，每个部分有 800 个可能的分数。 总分超过 2,400 分（虽然这个数字已经改变了几次，但我们项目的数据集基于 2,400 总分）。 组织通常根据平均 SAT 分数对高中进行排名。 分数也被视为衡量整体学区质量的指标。 纽约市在网上提供，以及 . SAT 数据的前几行如下所示： 不幸的是，结合这两个数据集不会为我们提供我们想要使用的所有人口统计信息。 我们需要用其他来源补充我们的数据以进行全面分析。 同一个网站有几个相关的数据集，涵盖人口统计信息和考试成绩。 以下是我们将使用的所有数据集的链接： 按

考试系统毕业设计项目含源码使用 Pandas 进行 Python 数据分析和可视化 我们将探索多个数据集： 可视化条件图 在本笔记本中，我们将探索构建在 matplotlib 之上的 seaborn 可视化库。 Seaborn 对更复杂的绘图有很好的支持，具有吸引力的默认样式，并与 Pandas 库很好地集成。 我们将研究由 Kaggle 编译的新泰坦尼克号数据集。 概述：数据分为两组： I. train.csv：包含 712 名乘客的数据 II. test.csv：包含 418 名乘客的数据 两个数据集中的每一行代表泰坦尼克号上的一名乘客，以及有关他们的一些信息。 我们将使用 train.csv 文件，因为 Survived 列保留在文件中，该列描述了给定的乘客是否在坠机事故中幸存下来。 该列已在 test.csv 中删除，以鼓励参赛者练习使用数据进行预测。 以下是train.csv 中每一列的说明： •PassengerId——分配给每位乘客的数字ID。 • Survived -- 乘客是幸存下来（1），还是没有幸存下来（0）。 • Pclass -- 乘客所在的舱位。 • Nam

这是一个自动部署的python脚本，只需要在windows点一下bat文件，即可启动，支持配置多个环境。