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| 依据大数据，分析上海地铁站区位的选择 |
 关键词： 上海地铁站，人工智能，数据分析 组织方简介： 豆知教育徐老师，加州大学伯克利分校城市规划博士 项目形式： 在线上课 项目内容： 第一周：课程介绍，项目概要等。数据分析常用工具介绍。 另外包括python 环境搭载安装jupyter notebook等。（Python不一定是数据分析最好的工具，但目前是应用最广泛的） 第二周：如何通过描述性分析认识你的数据 主要包括：基础统计学入门。数据可视化入门。介绍课程需要用的上海市公交、用地、房地产等数据以及其他的数据。 第三周：如何理解不同因素的相互作用 主要包括：控制变量。相关性分析，线性回归等。开始剖析影响地铁区位的各种因素，以及它们的重要性。 第四周：数据是万能的吗？学习怎样面对数据信息的匮乏与缺失 主要包括：计量经济学入门：如何分析影响地铁的看不见的因素。探讨不同因素的作用机理。 第五周：思维的转变：因果性和关联性 主要包括：机器学习的入门，其与统计/计量经济学的异同。 第六周：利用现有的数据来预测房价 主要包括：不同类型的机器学习方法，以及其如何运用。 第七周： 跳出固有的思维模式： 开放性的讨论所学的方法。介绍影响房价的其他因素，并探讨应如何将其数字化。 第八周：课程报告 学生完成一份课程报告：利用课程提供的数据，自行运用所学知识完成一份对上海市公共交通的分析报告。 项目特点及优势： 该项目结合了上海所有地铁站GPS定位，来自于加州大学伯克利分校博士研究项目，其优势在于数据信息非常齐全，可对当下热门的数据科学有一个深入了解并获得应用型很强的技能。 参加对象及要求： 1.高中的数学水平 2.高中的语文及英语水平 3.对编程有概念上的认知，比如简单的FOR，WHILE，逻辑等 报名入口/联系方式： 13816458596（杜老师） |
