命名为 count 的表格为29个以简称代替的省份统计数量表。根据每个省份的统计的数量不同，绘制着色图。使用 leafletCN 包绘制地图。

diamonds是包括近54000颗钻石的价格和其他属性的内置数据集，共53940 5394053940行10 1010个变量。每行数据代表一个不同的钻石的属性数据。本文对该数据集进行探索性分析，并做数据可视化处理，探索钻石的价格、重量分布，及钻石价格与重量、形状、切割状态、颜色、透明度之间的关系。接下来，进行非参数检验，探究不同切割类型、颜色和透明度的钻石，价格是否具有显著性差异。最后，利用钻石的各项属性，建立多元线性模型，对钻石的价格进行预测。

请分析 Boston 数据集，并撰写一个数据分析报告。在报告中主要分析并回答以下两个问题。

• 用 logistic 回归、LDA（线性判别法）、K 临近法（k=1 和 k=5）构建分类模型。目的是预测一个区域的犯罪率是否高于所有犯罪率的中位数。在构建每种类型的模型时，请分别选择三组（三个不同子集的）自变量。从三组自变量构造的模型中分别选出一个你认为最好的，你的选择应当基于交叉验证法。请讨论你得到的结果。

• 用最优子集的方法构建回归模型，预测一个区域的犯罪率。

本文选取2020年整年共249个交易日的贵州茅台股份金融数据，采用开盘价、最高价、最低价、收盘价、昨日收盘价、涨跌额、涨跌幅、成交量、成交额等现有数据，计算MACD、KDJ、OBV及CCI等技术指标，按照75%置信度，预测一年期内可能造成资产价值的最大损失，并进行回测检验，对真实损失超过预测损失值的数据进行标记。建立logit、VM、KNN、决策树、神经网络等模型和算法，根据历史数据，预测是否会超过预期损失值，并对模型效果进行评价，通过数据挖掘，达到管控股市交易风险的目的。