2023 电工杯（B题）深度剖析|数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。
我的解题思路是基于数学建模领域的前沿理论和实践研究，具有极强的创新性和实用性。我深入分析了各种数学建模问题，并总结出了一套行之有效的解决方案，帮助大家在竞赛中脱颖而出，或在实际情景中解决问题。我们的团队既注重理论分析，又重视实际应用。在此次美赛中，我们依据实际问题出发，结合数学建模理论进行分析，并给出可行的解决方案。通过我的解题思路，你可以快速理解各种数学建模问题，并有效地解决它们。
我的解题思路的实用性得到了众多用户的认可，许多人已经使用我的方法成功地解决了各种问题，了解了各种思路和技巧。通过使用我的解题思路，大家可以快速理解和掌握数学建模问题，并且取得更好的成绩和效果。以下是在国赛时，我们团队所使用的相应的代码和思路，大家可以先参考参考：2022国赛成品参考论文
希望这些想法对大家的做题有一定的启发和借鉴意义。

B题
问题重述
人工智能（AI）于1956年在美国达特茅斯学院开会研讨时首次提出，在过去几十年中取得了显著的发展，并对社会各个领域产生了广泛的影响。设计了一份调查问卷来了解人工智能在不同侧面对大学生学习的影响，并提供了附件1作为问卷内容，以及附件2作为调查反馈结果数据。希望我们根据这些数据，建立相应的数学模型来分析人工智能对大学生学习的影响，并解决以下问题

问题一
对附件2中所给数据进行分析和数值化处理，并给出处理方法
附件2的数据，一共4605行，每一行共有**30个特征**（即列数），其中包括性别、专业、年级、性格等信息。
数据分析：
1. 数据预处理和清洗
  根据具体情况，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、处理重复值、转换数据类型等。例如，如果某些列中存在缺失值，可以使用fillna() 进行填充；如果有重复行，可以使用`drop_duplicates()`函数去除重复行；如果需要转换特定列的数据类型，可以使用`astype()`函数进行转换。
2. 分析某个特征
​ 根据自己理解，对某些特征进行分析并数据可视化，例如统计调查文件的男女比例，计算各专业的人数并绘制饼图等。
数值化处理：
1. 针对类别型变量（如性别、专业、年级、性格等），可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为数值型变量。例如，将性别的"女"转换为1，"男"转换为0；将专业的"文史类"转换为[1, 0, 0, ...]，表示一个专业有多个可能取值时，将每个可能值都用一个二进制位表示。
2. 对于数值型变量（如上网时长），可以保留其原始数值。
3. 对于问题回答的"是"和"否"，可以将其转换为二进制变量，即"是"转换为1，"否"转换为0。
4. 对于问题回答的选择项，可以使用类似独热编码的方法进行数值化处理。例如，将"最常通过哪种方式上网？"的回答"用手机上网"转换为[1, 0, 0, ...]，表示一个问题有多个选项时，将每个选项都用一个二进制位表示。
示例代码：
python

Matlab