课程数据分析作品集｜使用说明

先打开report.html或“质量报告与结果说明.txt”。汇总表位于tables/，图表位于charts/，均可离线阅读。

版本与来源
版本：2026-09-20-portfolio-v1。
来源为2026年课程数据汇总快照。源文件指纹见source_snapshots.json，相同内容的副本不重复计为独立数据资产。
源压缩包SHA-256：ee2b0d48d39e9f0d35996f4636dfa8e4ab8d93abd55b828d76b7923fb2c4a468。

内容
21份汇总CSV、4幅SVG图、六组分析报告、数据字典、结构化结果、计算代码与验证记录。39份数据资产完成结构检查，六组案例提供详细分析。完整模型范围见报告。

复算步骤
1. 准备Python及requirements.txt中的依赖。
2. 合法取得对应的原CSV、XLSX、RDS快照，保留目录结构，放入source文件夹。公开包不含逐条原始数据。
3. 运行：
   python rebuild_portfolio.py --source "source" --output "rerun_public" --private "rerun_private" --expected-manifest "source_snapshots.json"
4. 脚本核对源文件哈希，结果输出后检查verification.json与results.json。若使用其他数据版本，可省略--expected-manifest，但需另行记录来源与差异。
5. rerun_private中的逐条处理结果及真实时间序列仅供本地分析，不纳入网站下载目录。

计算环境
Python 3.12.14、numpy 2.3.5、pandas 3.0.1；XLSX由openpyxl读取，RDS由rdata 1.0.0与xarray 2026.2.0解析。多变量ts保留tsp与矩阵结构，xts时间戳按Unix秒解析为UTC；不补造交易日。不同平台浮点末位可能略异，计数应完全一致。
脚本只读本地输入，不运行原Notebook或脚本，不下载替代观察值，不对缺失值统一填零。

来源与使用范围
Cass系列单位及版权来源见报告；其他源数据的再分发许可需按上游来源确认。checksums.sha256用于核对公开包文件完整性。公开包可用于阅读方法与结果，完整复现需要匹配的输入文件。