大数据 数据分析 代写 这类课程设计，最容易被低估的环节是数据清洗。很多人拿到 Kaggle 数据集就直接画图，报告里清洗部分只有一句「数据已清洗」——这一项通常占评分表整整一栏。
数据集概况
以经典的 Video Game Sales 数据集为例：
- 约 16,598 条记录，覆盖 1980–2020 年
- 12 种游戏类型（Action、Sports、Shooter、RPG……）
- 31 个平台（NES、Game Boy 到 PS4、Xbox One、Switch）
- 576 家发行商
- 销售额按北美、欧洲、日本、其它地区分列，单位为百万份
数据源自 VGChartz，只收录全球销量超过 10 万份的游戏——这个筛选条件必须写进报告的局限性讨论。
数据清洗：写进报告的部分
import pandas as pd
df = pd.read_csv('vgsales.csv')
# 1. 缺失值
df.isnull().sum()
# Year / Publisher 存在缺失，需说明处理方式：
# - 年份缺失 → 若占比小且无法推断，直接剔除并在报告中说明
# - 发行商缺失 → 补为 'Unknown'，保留销量记录
# 2. 重复值
df.duplicated(subset=['Name','Platform','Year']).sum()
# 3. 数值异常
df[df['Global_Sales'] 2020] # 超越数据截止年
# 4. 一致性
(df['NA_Sales'] + df['EU_Sales'] + df['JP_Sales']
+ df['Other_Sales'] - df['Global_Sales']).abs().max()最后一条尤其加分：验证区域销量之和是否等于全球销量。如果存在偏差，说明数据本身有口径问题，这属于数据质量发现，写进报告是亮点。
六条分析主线
1. 类型分布与区域偏好
不同区域对游戏类型的偏好差异明显。日本市场对 RPG 的偏好远高于欧美，而欧美市场 Sports 与 Shooter 占比更高。这一差异要落到「为什么」——本土厂商的产品结构、玩家文化、发行渠道。
2. 平台生命周期
platform_years = df.groupby(['Platform','Year'])['Global_Sales'].sum().reset_index()
# 观察每个平台的销量起止年份 → 主机代际更替周期把各平台的销量曲线画在一起，可以直接看到主机代际更替：PS2 的长尾、Wii 的爆发、Switch 的持续。这是可视化最出彩的一页。
3. 发行商格局与集中度
用 CR4 / CR8（前四/前八名份额）或赫芬达尔指数衡量集中度。头部发行商占多少，长尾有多少家——这能让报告从「描述统计」上升到「市场结构分析」。
4. 时间趋势与拐点
年度发行量在 2008–2010 年前后见顶回落。要讨论原因：移动游戏分流、数字发行未计入、独立游戏崛起、数据源覆盖范围变化。不能只画一条下降曲线就结束。
5. 特征工程
# 目标变量通常是销量，需先决定预测「区域销量」还是「全球销量」
# 类别特征编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['Genre','Platform'], drop_first=True)
# 注意：Year 与 Platform 存在强共线性（平台有活跃年份区间）
# 直接同时放入会导致多重共线性，需说明处理方式6. 预测建模
从线性回归开始做基线，再对比随机森林或梯度提升。评估指标用 RMSE / MAE，并说明为什么不用 R²（销量分布严重右偏）。
关键提醒：销量分布极度长尾，少数爆款占绝大多数销量。直接建模会被离群值主导，通常需要对目标变量取对数，并在报告中说明这一决策。
可视化要点
- 区域对比用分组柱状图或热力图，不用饼图（超过 5 个类别饼图不可读）。
- 时间趋势用折线图，多平台对比时注意配色可区分性。
- 长尾分布用对数坐标，否则头部会压扁其余数据。
- 每张图都要有编号、标题、坐标轴单位与解读文字。
常见扣分点
- 清洗过程不写进报告。
- 只做描述统计，没有建模。
- 建模不处理长尾分布，模型被离群值主导。
- 图表没有编号与解读。
- 不提数据源的局限性（10 万份门槛、数字发行缺失）。
- 结论与前面的分析脱节。
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- 清洗成章：缺失、重复、异常、一致性四项逐一记录并写入报告。
- 分析有层次：从描述统计到市场结构，再到预测建模。
- 可视化规范：图表类型选择有依据，编号与解读完整。
- 可复现：Notebook 含数据获取步骤与固定随机种子。