1. 序列平稳性判断：通过统计方法检验原始案件数序列的平稳性，判断数据是否存在明显的趋势或波动变化。​2. 纯随机性检验：识别序列是否为纯随机序列（白噪声），判断数据中是否存在可被利用的规律，还是完全无规律的随机波动。​3. 差分序列分析：对原始序列进行一阶差分运算（y_t=x_t-x_{t-1}）

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1. 影响因素识别：自动识别出对钻石克拉重量影响最大的关键变量（如颜色、切工），并给出明确的分层顺序。​2. 规则可视化：通过决策树结构，清晰展示钻石属性与克拉重量的关联规则，例如“颜色为D/E/F/G的钻石，克拉重量整体更低”，方便非技术人员快速理解。​3. 预测与分组：模型可根据钻石的颜色、切工

1. 批量数据采集：通过Python爬虫，自动采集全国高校的基础信息，包括学校名称、排名、是否为重点大学/双一流、所在地、办学层次等核心字段。​2. 数据清洗与标准化：对采集到的原始数据进行去重、补全、格式统一（如地址规范化、排名信息统一格式），去除无效和错误数据。​3. 结构化数据导出：将清洗后的

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