尊敬的評委們，大家好！

我今天要為大家介紹的是我的畢業(yè)設計- 使用Python編寫的數(shù)據(jù)分析平臺。

首先，讓我在pre標簽里展示一下我的代碼：

import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
 from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 讀取數(shù)據(jù)
 data = pd.read_csv('data.csv')
# 數(shù)據(jù)清洗
 data.dropna() 
# 繪制散點圖
 plt.scatter(data['x'], data['y'])
# 訓練模型
 model = LinearRegression()
 model.fit(data[['x']], data['y'])
# 預測結(jié)果
 y_pred = model.predict([[5]])
# 輸出結(jié)果
 print('預測結(jié)果為：', y_pred)

以上就是我使用Python語言編寫數(shù)據(jù)分析平臺時的一段代碼。在我的畢業(yè)設計中，我主要使用了Python的Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等庫，這些庫極大地提高了我的開發(fā)效率，使得我可以專注于數(shù)據(jù)的分析和可視化。

而且，Python語言的易學和優(yōu)雅的編程風格也讓我深深愛上了這門語言。在我的嘗試中，Python可以用來處理各種各樣的數(shù)據(jù)類型，如CSV、Excel、JSON等等。這使得我的數(shù)據(jù)分析平臺可以適用于不同類型的數(shù)據(jù)源。

最后，我相信我的畢業(yè)設計能夠為各行各業(yè)的從業(yè)者提供強大的數(shù)據(jù)分析支持，而Python語言也將在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域里變得越來越重要。

謝謝您的聆聽，歡迎提問。