1. 数据清洗：

   1. 缺失值处理：检测数据中的缺失值，选择删除包含缺失值的样本，或 者用合适的方法填补缺失值。

   2. 异常值处理：识别和处理异常值，这些异常值可能是由于错误记录、 测量误差或其他原因导致的。

   3. 数据格式统一：确保数据的格式统一，比如统一日期格式、标签名称 等，以便后续分析和建模。

   4. 重复值处理：排查并去除重复的数据记录，避免数据重复引入偏差.

   5. 数据转换：根据模型需求进行数据转换，比如对数据进行归一化、标 准化等操作，以便提高模型性能。

   6. 数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个数据集，确保数据完整 性和一致性。

通过对数据样本进行去重、补缺、除异的操作，使数据可信度与质量提升。

1. 决策树分析：

1. 数据预处理：对pisa数据进行清洗、缺失值处理、归一化等操作， 以便进行后续的数据分析和建模。

2. 特征选择：从pisa数据集中选取与学习成绩相关的特征变量，例如学生的性别、年龄、家庭收入、父母受教育程度、教师质量等。

3. 构建决策树：利用特定的决策树算法（如id3、c4.5、cart等）对选定的特征变量进行递归划分，构建出决策树模型。

4. 模型评估：通过交叉验证、测试集验证等方法对所构建的决策树模型进行评估，检验其分类或回归性能的有效性和稳定性。

5. 结果解释：解释决策树模型中各个节点的意义和分支的判定条件，探究学习成绩与其他因素之间的关系和影响规律。