利用Pandas与相关可视化库完成数据的分析、处理与可视化任务，并利用KNN、决策树、随机森林等算法对数据进行分类或预测。数据选题应具有正面积极的意义，可从以下大类方向中选取：
· 信息类
· 金融类
· 交通类
· 食品安全类
· 体育类
· 健康信息
· 商品类
评分细则：
· Pandas完成数据分析的合理性与正确性（20分）
· 数据预处理的合理性与正确性（20分）
· 选择合适的模型进行分类或预测（30分）
· 数据可视化图表的美观性与简洁性（10分）
· 数据分析观点的创新性（10分）
· 报告内容的完整性与描述准确度（10分）
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文章目录
前言
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例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考