項目背景|項目概述|學習目標|任務實施步驟性別

分類分析【數據挖掘應用】主講人：陳清華01101111011010111101010000101101010100111101背景先導項目概述項目學習目標任務實施步驟01Background02BriefIntroduction03LearningObjectives04ImplementationSteps主要內容性

別一個囊括了生物、社會、心理等學科的綜合概念生理性別：性別指基于人類的男性、女性等，動物的雌、雄、雌雄同體等生物特征的解剖學上的身體差異社會性別：基于女性氣質、男性氣質，或者非二元氣質的性別角色劃分性別認知0110111101101011110101111001001001011010101001001111010010110010111011010110100111101性別平等如何看待性別不平等、性別刻板印象和偏見帶來的負面影響以及如何建立基于性別平等的關系性別的社會屬性社會性別主要是指自身所在的生存環境對其性別的認定，包括家人、朋友、周圍群體、社會機構和法律機關的認定等，是生物基本的社會屬性之一，主要體現在性別角色上，是一種文化構成物，不僅因時間而異，而且因民族地域而異，是一種特定的社會構成。性別不平等現象十分復雜，是滲透在社會文化生活的方方面面?！吨腥A人民共和國憲法》（2018修正）、《中華人民共和國民法典》（2020）、《中華人民共和國全國人民代表大會及地方各級人民代表大會選舉法》（2015修正）、《中華人民共和國婦女權益保障法》（2018修正）等都明確認可了性別平等，禁止性別歧視。中國18-44歲男性平均身高為169.7厘米，體重為69.6公斤。男性

中國18-44歲女性平均身高為158厘米，體重為59公斤。女性中國性別數據性別上的生理差異項目總體要求

性別分類分析

本項目將基于“hw.csv”文件中的年齡、身高、體重和性別等數據做性別判定應用，并進一步完成肥胖程度分析。項目三維目標掌握機器學習、監督學習、分類的基本概念；

（阿里云大數據分析與應用中級5.1.1、5.1.2）掌握邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等分類分析方法及相關參數的意義；

（大數據技術工程人員國家職業標準高級6.2.2）進一步掌握數據分析與挖掘的流程，加深對模型建立與分析過程的理解；進一步掌握數據分析與挖掘常用包的使用；掌握模型評估報告的生成方法并理解各具體指標的含義。知識目標能力目標素質目標證崗項目三維目標會使用sklearn中的算法LogisticRegression、GaussianNB、DecisionTreeClassifier、SVC等實現分類分析；

（阿里云大數據分析與應用中級5.3.2）會調整分類模型的參數實現分類效果的優化；

（大數據技術工程人員國家職業標準初級6.3.3）會使用散點圖、折線圖展現不同因素間的關系。知識目標能力目標素質目標崗證011011110110101111010111100100001011010101001111101項目三維目標尊重兩性差異，結合“三觀”教育促進學生自由、全面和諧發展；幫助兩性建立性別自信和完善人格，提供更寬廣的社會角色發展方向和職業規劃；引入行業名人事跡，通過榜樣力量激發科技報國之心。能力目標素質目標知識目標011011110110101111010111100100001011010101001111101性別分類分析任務流程數據獲取數據解析分類分析模型評估與應用明確目標基于采集的年齡、身高、體重和性別等數據做性別判定應用，并進一步完成肥胖程度分析。數據獲取數據解析分類分析模型評估與應用明確目標從本地文件hw.csv中讀取身高、體重等原始數據。性別分類分析任務流程數據獲取數據解析分類分析模型評估與應用明確目標1.標簽映射：性別項F代表女，M代表男。為了分析數據，需將兩者分別映射為1和0性別分類分析任務流程數據獲取數據解析分類分析模型評估與應用明確目標使用邏輯回歸實現性別分類使用樸素貝葉斯實現性別分類使用決策樹實現性別分類使用支持向量機實現性別分類使用支持向量機實現肥胖分類性別分類分析任務流程數據獲取數據解析分類分析模型評估與應用明確目標圖形化展示