Python によるデータ分析: 3 年の世界的な発展と繁栄指数の分析

このプロジェクトのデータセットには、2023 年の世界的な発展と繁栄指数の記録が含まれています
データのクリーニング、分析、視覚化は Python を使用して行われました。この分析により、いくつかの重要な質問に対する答えが得られ、データセットを理解することができます。

データ構造:
データセット内の列には次のものが含まれます。国コード、国、平均スコア、安全保障、人事の自由、ガバナンス、社会資本、投資環境、企業条件、市場アクセスインフラ、経済的質、生活条件、健康、教育、自然環境
この分析を実行するために必要な Python ライブラリが Python IDLE (Jupyter Notebook) にインポートされ、データセットが読み込まれて分析が開始されました。

データセットに存在する列と行の合計数は、167 行と 14 列であることを示しています。

データセットがどのようなものかを確認するための、データセットの 10 個のランダム サンプル。

データクリーニング
データセットを「クリーン」にし、分析の準備をするために、Python pandas ライブラリを使用してデータ クリーニングを実行しました。

•データセット内の欠損値のチェック

上の画像は、データセットに欠損値がないことを示しています

上の画像は、データセットに重複がないことを示しています。

## データ分析と探索
1)世界繁栄指数の平均スコアによる上位 10 か国:

•このビジュアライゼーションは、世界繁栄指数の平均スコアによってランク付けされた上位 10 か国を示しています。これらの国は、ガバナンス、教育、健康、経済の質など、さまざまな指標において優れたパフォーマンスを示しています。高いスコアは、効果的な政策と良好な社会経済環境を反映し、国民の繁栄と幸福を促進するための堅牢でバランスの取れたアプローチを示しています。

**2) 平均スコアの下位 10 か国:

•このリストと視覚化は、これらの国が総合スコアを向上させ、国民の生活の質と開発成果の向上に貢献するために注力する必要がある分野を強調しています。これは、国際開発と比較分析に関心のある政策立案者、研究者、利害関係者にとって貴重なツールとして機能します。

*3) 上位 10 か国による最もスコアの高い地域: *
「上位 10 か国による最高スコアの地域」というタイトルのこのリストと視覚化は、平均スコアが最も高い 10 か国の最高のパフォーマンス指標を示しています。これらの指標には、安全、個人の自由、ガバナンス、社会関係資本、経済的質など、国家の成功のさまざまな側面が含まれます。

4) 下位 10 か国の改善分野:

「上位 10 か国による最もスコアの高い地域」というタイトルのこのリストとグラフは、平均スコアが最も高い 10 か国の上位の指標を示しています。これらの指標には、安全、人事の自由、ガバナンス、社会資本、経済的質など、国家の成功のさまざまな側面が含まれます。

5) 統治と生活条件の関係:

ガバナンスと生活条件の相関関係が 0.71 であることは、生活条件を改善するための主要な推進力として強力なガバナンスの重要性を強調しています。この関係は、統治構造を強化する取り組みが、国の国民の生活の質に大きなプラスの影響を与える可能性があることを示唆しています。政策立案者や開発組織は、この洞察を利用して、生活条件を向上させる戦略としてガバナンス改革に優先順位を付けることができます。

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