你需要首先確認的“事實”(請以你課程網站/Canvas上的最終說明為準)

　　模塊名稱與目標：DTS001 — Data Analytics for Entrepreneurship，目標是將數據分析技能用于商業/創業情境(含建模、預測、分類、把數據當組織資產并用價值創造框架生成洞察)。

　　學習成果(通常被評估的點)：

　　A. 使用現代計算工具對數據進行預處理、分析與解釋;

　　B. 使用現代計算工具對數據進行總結與可視化;

　　C. 以適合商業受眾的格式呈現發現(報告/演示)。

　　評估權重(示例)：部分學年該 final coursework 占 100%(不同學年/學期可能變動，請以課程頁/講師郵件為準)。

　　如果你要找模塊負責老師或助教，可參考任課教師信息(示例之一)。

　　總體策略(把商業問題放在第一位)

　　明確商業問題：作業通常會給一個案例場景或數據集。先問自己：業務/創業方想解決什么?(提升轉化、降低流失、優化庫存、識別客戶細分…)

　　把學習成果映射到作業交付物：數據清洗與分析 -> 對應 A;圖表/摘要 -> 對應 B;結論與推薦(PPT/one-pager)-> 對應 C。按這三項組織你的工作。

　　數據分析標準流程(每一步都寫進你的報告)

　　下面給出每一步該寫什么、為什么及示例代碼片段(Python)。作業通常要求使用現代計算包(例如 Python + pandas / scikit-learn / matplotlib)，按此準備會安全命中評分點。

　　1) 環境與說明(寫在 report 的開頭)

　　指明：Python 版本、主要庫及版本(pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib)、運行環境(Jupyter Notebook)。

　　數據來源與簡短描述(行數、字段、缺失情況)。

　　2) 探索性數據分析(EDA)

　　描述性統計：均值、中位數、分位數、缺失比例、唯一值等。

　　可視化：變量分布(直方圖/箱線圖)、類別比例條形圖、相關矩陣熱圖(注意只用 matplotlib 時不要用 seaborn，除非作業允許)。

　　寫法說明(示例)：

　　import pandas as pd

　　df = pd.read_csv('data.csv')

　　# 基本信息

　　print(df.shape)

　　print(df.dtypes)

　　print(df.isnull().sum())

　　# 描述性統計

　　print(df.describe(include='all'))

　　# 簡單可視化示例(matplotlib)

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　plt.figure()

　　df['age'].hist(bins=20)

　　plt.xlabel('age')

　　plt.ylabel('count')

　　plt.title('Age distribution')

　　plt.show()

　　3) 數據清洗與特征工程

　　處理缺失：刪除 vs 插補(均值/中位/模型插補)，說明理由。

　　處理異常值：通過箱線圖/百分位判斷并說明是否修正或保留(業務場景決定)。

　　類別變量編碼(one-hot / ordinal)與時間類特征提取(年/月/日/星期/周期性等)。

　　標準化/歸一化(在需要距離或正則化模型時)。

　　示例：

　　# 填充缺失(示例)

　　df['income'] = df['income'].fillna(df['income'].median())

　　# one-hot

　　df = pd.get_dummies(df, columns=['region'], drop_first=True)

　　4) 建模(根據任務：回歸/分類/聚類/時間序列)

　　選擇 1-2 個合適模型(例如分類用 LogisticRegression + RandomForest;回歸用 LinearRegression + XGBoost/RandomForest)，并進行交叉驗證(k-fold)與超參數調優(GridSearchCV/RandomizedSearchCV)。

　　強調可解釋性(創業場景通常要可行的、可解釋的建議)——可使用特征重要性、SHAP 值或系數表。

　　示例(分類)：

　　from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score

　　from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

　　from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score

　　X = df.drop(columns=['target'])

　　y = df['target']

　　X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

　　clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

　　clf.fit(X_train, y_train)

　　y_pred = clf.predict(X_test)

　　print(classification_report(y_test, y_pred))

　　print("AUC:", roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]))

　　5) 評估與商業闡釋

　　用適合任務的評估指標(分類：精確率/召回/F1/AUC;回歸：MAE/MSE/R²)。

　　把技術指標翻譯成商業影響(例如：召回率由 0.6 提升到 0.8，意味著能捕獲 X% 的高價值客戶并帶來估算收入提升 Y)。

　　包括敏感性分析與局限性討論(數據偏差、外生因素、因果性提醒)。

　　6) 可視化呈現(為商務受眾設計)

　　使用清晰的圖表：柱狀/堆疊柱狀、時間序列折線、漏斗圖、決策樹示意或特征重要性條形圖。

　　每張圖要有標題、軸標簽、圖注并在報告里一句話總結結論(圖說話 + 一句商業結論)。

　　結語

　　DTS001的最終作業不僅是一次數據分析能力的檢驗，更是一次將理論落地為商業價值的綜合實踐。無論是數據清洗的細節、模型選擇的邏輯，還是報告中結論的表達，都體現了“以商業問題為導向”的核心精神。

　　想要在 Final Coursework 中脫穎而出，關鍵不在于堆砌復雜算法，而在于展示清晰、完整、可復現的分析思路，并能把模型結果轉化為真正可執行的商業洞察。