2023 数学建模 电工杯（B题）建模秘籍&文章代码思路大全

"数学建模小秘籍" 是一个建模爱好者群体搭建的平台。我们的目标是让数学建模变得更加容易、有趣，无论你是初学者还是有经验的建模者。
我们会提供：

简单明了的建模思路： 用通俗易懂的语言，向你解释数学建模的核心概念，帮助你快速入门。
有趣的实例和应用： 通过生动的案例和实际问题，告诉你数学建模是如何应用于现实生活中的。
通俗的代码示例： 我们会分享一些用于建模的代码，让你能够亲自动手尝试解决问题。
解答问题： 如果你有问题或需要帮助，随时在评论中留言，我们将尽力解答。

无论你是想为学校项目、竞赛还是工作中的挑战而学习数学建模，我们都欢迎你来与我们一起学习和探索。跟随"数学建模小秘籍"，让数学建模成为你的朋友，而不是难题。一起来享受建模的乐趣吧！
数学建模小秘籍这次分享的是电工杯B的内容呀！

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