Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解

✅ 今日目标

• 理解数据分析/建模项目的一般流程
• 练习项目需求理解与目标拆解
• 明确后续模型评估指标与预期交付成果
• 起草项目计划文档（可选写为 Markdown）

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一、项目背景与题目建议（可选方向）

项目名称	简介
学生成绩预测分析系统	根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等
求职者简历筛选模型	根据简历信息预测是否通过初筛
电商用户购买预测系统	分析用户行为数据预测是否购买
公司销售数据趋势分析	可视化 + 聚合分析：月销售趋势、区域对比等
医疗检测值风险预测	预测是否患某类疾病（心脏病、糖尿病等）

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二、真实数据分析项目流程

1. 明确目标：分类/回归？指标是什么？
2. 收集数据：数据从哪里来？是否需要清洗？
3. 探索性数据分析（EDA）：理解特征含义、分布、异常值
4. 特征工程：创建/清理/转换字段
5. 建模与评估：选择算法、调参、交叉验证
6. 部署与应用：保存模型、Web API、前端展示等
7. 复盘与报告：总结洞察、模型指标、建议优化点

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三、项目计划文档结构建议

# 项目名称
## 一、背景与目标
## 二、数据来源与字段说明
## 三、分析与建模目标
## 四、评估指标
## 五、项目实施计划（分周/分阶段）
## 六、预期成果

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✏️ 练习任务

• 任选一个项目方向，写出你的目标、任务拆解和评估指标

  完整的项目计划书：

  #  求职者简历筛选模型项目计划
  
  ## 一、项目背景与目标
  
  在企业招聘流程中，HR 往往需要在短时间内筛选大量简历。通过构建一个基于历史数据的简历筛选模型，可以实现初筛阶段的自动化，提高效率与准确率。
  
  本项目旨在利用机器学习技术，根据简历的结构化信息（如学历、工作年限、技能关键词、项目经验等），判断候选人是否能通过初筛或 HR 面试环节。
  
  
  
  ## 二、数据来源与字段说明
  
  - **数据来源**：
    - 模拟生成的简历结构化数据
    - 开源招聘数据集（如 Kaggle、Boss 直聘等）
    - 字段类型以结构化特征为主
  
  - **字段示例**：
    - 学历（本科/硕士/博士）
    - 学校排名（双一流、普通）
    - 工作年限（整数）
    - 技能数量（技能列表长度）
    - 是否具备 Python/SQL/数据分析 等关键词
    - 项目经验描述（长度、数量）
    - 标签：是否通过初筛（0/1）
  
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  ## 三、分析与建模目标
  
  - 清洗简历字段，提取有效特征（特征工程）
  - 训练分类模型（逻辑回归 / 决策树 / 随机森林 / XGBoost / SVM 等）
  - 使用交叉验证与调参提升模型精度
  - 输出模型结果用于新简历预测是否推荐
  
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  ## 四、评估指标
  
  | 指标 | 说明 |
  |------|------|
  | 准确率 (Accuracy) | 总体正确预测的比例 |
  | 精确率 (Precision) | 模型预测为“通过”中真正通过的比例 |
  | 召回率 (Recall) | 实际“通过”中被模型成功预测的比例 |
  | F1 值 | 精确率与召回率的调和平均值 |
  | ROC-AUC | 衡量模型对正负样本的整体区分能力 |
  
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  ## 五、项目实施计划（6 周）
  
  | 周数 | 任务 |
  |------|------|
  | 第1周 | 明确目标，梳理字段，构建样例数据 |
  | 第2周 | 数据清洗与预处理，字段标准化、缺失值处理 |
  | 第3周 | EDA 分析 + 特征工程设计与编码 |
  | 第4周 | 建模训练、调参（GridSearchCV）、评估验证 |
  | 第5周 | 模型封装与保存，支持命令行或 API 使用 |
  | 第6周 | 总结分析报告，模型表现展示、优化建议等 |
  
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  ## 六、预期成果
  
  - 一个能自动判断简历是否“通过初筛”的模型系统
  - 支持批量预测与在线单个预测
  - 输出训练脚本、预测脚本、保存模型文件
  - 项目总结报告（含数据分析图表、模型评估指标）