研究生实习计划：完成数据科学与业务分析任务清单

在给定的信息中，我们可以提炼出以下IT知识点： 标题中的"Th-Spark-Foundation--GRIP"指代的是一个研究生轮岗实习计划，而GRIP很可能是"Graduate Rotational Internship Programme"的缩写，这是一个为研究生设置的实习项目，旨在通过实践项目提升实习生的专业技能，尤其是在数据科学与业务分析领域。这类实习项目往往要求参与者完成一系列具有挑战性的任务，通过实际操作来加强理论知识和应用能力。 描述中提到了四个任务，每个都涉及到了机器学习（ML）和数据分析的概念： 任务1：根据编号预测学生的百分比使用监督的ML学习时间。 知识点： - 监督学习（Supervised Learning）：一种机器学习方法，通过输入和输出数据对之间的关系来进行预测或分类任务。在此任务中，需要使用监督学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）来预测学生的百分比。 - 数据集（Dataset）：一组数据，用于训练和测试机器学习模型。此任务要求处理学生相关的数据集，可能包含学生学习时间、成绩等信息。 任务2：根据给定的“虹膜”数据集，预测最佳簇数，并使用无监督ML直观地表示它。 知识点： - 无监督学习（Unsupervised Learning）：一种机器学习方法，用于发现数据中的隐藏结构。在此任务中，需要应用聚类算法（如K-means、层次聚类等）来分析虹膜数据集，并确定最佳的簇数。 - 数据可视化（Data Visualization）：将数据分析的结果以图形的方式呈现，以便更容易理解和解释数据。任务中的"直观地表示"意味着要将聚类结果通过图表等形式展示出来。 任务3和任务4：对“SampleSuperstore”数据集和“全球恐怖主义”数据集执行“探索性数据分析”。 知识点： - 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）：使用统计图表和数据摘要对数据集进行初步检查的过程，目的是发现数据中的模式、异常值、数据分布等信息。EDA是数据分析的重要环节，可帮助数据科学家更好地了解数据特性。 - Python编程：EDA通常使用编程语言进行，Python是数据分析领域常用的编程语言之一，其丰富的库（如pandas、NumPy、matplotlib等）为数据分析提供了强大支持。 最后，在标签中提到了Jupyter Notebook，这是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和文本的文档。它广泛用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等任务中。 从文件名称列表"Th-Spark-Foundation--GRIP-main"可以推测，这是一个包含了上述任务内容的主目录。通常，一个项目或实习计划的主目录会包含各种子目录和文件，例如代码文件、数据集文件、报告文档等。 综合来看，该研究生轮岗实习计划涵盖了数据科学与业务分析的多个重要知识点，包括监督学习、无监督学习、数据可视化、探索性数据分析和Python编程，此外还涉及使用Jupyter Notebook进行项目实践。通过完成这些任务，研究生实习生能够获得宝贵的实战经验，提升自身的数据处理和机器学习能力。