幸福感數據分析軟件

  該預測模型采用了cs架構的方式開發，主要是通過python語言開發，pyqt方式設計界面，數據庫方面采用了mysql數據庫進行管理，從數據選取，數據分析，異常處理，特征相關性分析等進行數據的分析，通過數據的分析，推斷出人們的幸福感，以便獲取人們的幸福指數。該平臺可以通過以下幾個部分，進行數據的檢測分析：

讀取原始數據：數據是通過爬蟲從城市的數據網站爬取數據，獲取各項數值，并讀取到系統中，以數據列表的形式展示出來。
異常數據檢查：主要對缺失值進行排查檢測，分為三項，特征名，缺失值總數，以及百分比，通過異常數據的分析，對數據的整體進行篩查檢測，并且列出百分比，方便檢測。

異常值處理：對缺失比例小于15%的數據進行刪除，并且可以使用眾數填充其他的缺失值。
特征相關性分析：主要是分析特征，選取前20個重要的特征學習，得到特征的相關矩陣圖像，以圖像形式展示出來。
模型建立與預測：可以利用預先訓練好的模型對測試數據進行預測，并且可以對預測的結果進行展示，分為兩列，一列是數據的id值，代表某行數據信息，另外一列是幸福指數值，也就是百分比，數值越大，幸福指數越大。