Datenanalyse mit Python: Analyse des globalen Entwicklungs- und Wohlstandsindex für das Jahr 3

Der Datensatz für dieses Projekt enthält Aufzeichnungen des globalen Entwicklungs- und Wohlstandsindex für das Jahr 2023
Die Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung erfolgte mit Python. Die Analyse liefert Antworten auf einige wichtige Fragen und hilft, den Datensatz zu verstehen.

Datenstruktur:
Zu den Spalten im Datensatz gehören: Ländercode, Land, durchschnittliche Punktzahl, Sicherheit, Personalfreiheit, Governance, Sozialkapital, Investitionsumfeld, Unternehmensbedingungen, Marktzugangsinfrastruktur, wirtschaftliche Qualität, Lebensbedingungen, Gesundheit, Bildung, natürliche Umwelt.
Die für die Durchführung dieser Analyse erforderlichen Python-Bibliotheken wurden in das Python-IDLE (Jupyter Notebook) importiert und der Datensatz wurde geladen, um mit der Analyse zu beginnen.

Die Gesamtzahl der im Datensatz vorhandenen Spalten und Zeilen beträgt 167 Zeilen und 14 Spalten.

10 zufällige Stichproben des Datensatzes, um zu sehen, wie der Datensatz aussieht.

Datenbereinigung
Die Datenbereinigung wurde mithilfe der Python-Pandas-Bibliothek durchgeführt, um den Datensatz zu „bereinigen“ und für die Analyse vorzubereiten.

•Prüfung auf fehlende Werte im Datensatz

Das Bild oben zeigt, dass im Datensatz keine Werte fehlten

Das Bild oben zeigt, dass der Datensatz keine Duplikate enthielt.

## Datenanalyse und -exploration
1)Top-Ten-Länder nach Durchschnittswert des Global ProsperityIndex:

•Die Visualisierung zeigt die zehn besten Länder, sortiert nach ihren Durchschnittswerten im Global Prosperity Index. Diese Länder zeigen starke Leistungen bei verschiedenen Kennzahlen wie Regierungsführung, Bildung, Gesundheit und wirtschaftlicher Qualität. Die hohen Werte deuten auf einen robusten und ausgewogenen Ansatz zur Förderung von Wohlstand und Wohlergehen ihrer Bürger hin, der wirksame politische Maßnahmen und ein günstiges sozioökonomisches Umfeld widerspiegelt.

**2)Die zehn untersten Länder nach Durchschnittspunktzahl:

•Diese Liste und Visualisierung hebt Bereiche hervor, in denen diese Länder möglicherweise ihre Anstrengungen konzentrieren müssen, um ihre Gesamtpunktzahl zu verbessern und so zu einer besseren Lebensqualität und Entwicklungsergebnissen für ihre Bürger beizutragen. Es dient als wertvolles Instrument für politische Entscheidungsträger, Forscher und Interessengruppen, die an internationaler Entwicklung und vergleichenden Analysen interessiert sind.

*3)Gebiete, die von den Top-Ten-Ländern am besten bewertet wurden: *
Diese Liste und Visualisierung mit dem Titel „Von den Top-Ten-Ländern am höchsten bewertete Gebiete“ veranschaulicht die leistungsstärksten Kennzahlen für die zehn Länder mit den höchsten Durchschnittswerten. Diese Kennzahlen umfassen verschiedene Dimensionen des nationalen Erfolgs, darunter Sicherheit, persönliche Freiheit, Regierungsführung, Sozialkapital, wirtschaftliche Qualität und mehr.

4) Verbesserungsbereiche für die unteren zehn Länder:

Diese Liste und Grafik mit dem Titel „Von den Top-Ten-Ländern am höchsten bewertete Gebiete“ veranschaulichen die leistungsstärksten Kennzahlen für die zehn Länder mit den höchsten Durchschnittswerten. Diese Kennzahlen umfassen verschiedene Dimensionen des nationalen Erfolgs, darunter Sicherheit, Personalfreiheit, Governance, Sozialkapital, wirtschaftliche Qualität und mehr.

5)Zusammenhang zwischen Regierungsführung und Lebensbedingungen:

Die Korrelation von 0,71 zwischen Regierungsführung und Lebensbedingungen unterstreicht die Bedeutung einer starken Regierungsführung als Schlüsselfaktor für die Verbesserung der Lebensbedingungen. Dieser Zusammenhang legt nahe, dass Bemühungen zur Verbesserung der Governance-Strukturen erhebliche positive Auswirkungen auf die Lebensqualität der Bevölkerung eines Landes haben können. Politische Entscheidungsträger und Entwicklungsorganisationen können diese Erkenntnisse nutzen, um Governance-Reformen als Strategie zur Verbesserung der Lebensbedingungen zu priorisieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenanalyse mit Python: Analyse des globalen Entwicklungs- und Wohlstandsindex für das Jahr 3. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!