熟练掌握了一元线性回归的建模流程：数据读取→探索分析→数据预处理→模型构建→模型评估→可视化展示→实际应用理解了一元线性回归方程中截距项与回归系数的物理意义，以及均方根误差（RMSE）的评估逻辑掌握了 pandas、matplotlib、scikit-learn 等工具的基础使用方法，能够独立完成简单的数据分析任务验证了 GDP 与税收之间的正向线性关系，实现了从理论到实践的落地。

Map阶段：核心是“拆分数据，提取key-value”；Shuffle阶段：无需编码，但需理解其“分组排序”作用（避免数据倾斜）；Reduce阶段：核心是“聚合计算，输出结果”；实战技巧：通过Context传递数据，通过处理初始化/收尾工作。

Map阶段：核心是“拆分数据，提取key-value”；Shuffle阶段：无需编码，但需理解其“分组排序”作用（避免数据倾斜）；Reduce阶段：核心是“聚合计算，输出结果”；实战技巧：通过Context传递数据，通过处理初始化/收尾工作。

本文记录了《数据可视化》课程实践过程，重点围绕Matplotlib工具应用和可视化优化展开。通过绘制某城市气温变化折线图，解决了中文乱码、图表元素缺失等问题，并优化了可读性设计，如添加网格、调整字体等。实践过程实现了从基础绘图到优化呈现的进阶，体现了"可读性优先"原则，认识到可视化核心在于高效传递信息。作者总结了工具操作和思维层面的收获，同时指出在样式美观性、真实数据应用等方面

本文记录了《数据可视化》课程实践过程，重点围绕Matplotlib工具应用和可视化优化展开。通过绘制某城市气温变化折线图，解决了中文乱码、图表元素缺失等问题，并优化了可读性设计，如添加网格、调整字体等。实践过程实现了从基础绘图到优化呈现的进阶，体现了"可读性优先"原则，认识到可视化核心在于高效传递信息。作者总结了工具操作和思维层面的收获，同时指出在样式美观性、真实数据应用等方面