Python을 활용한 데이터 분석: 3년차 세계 발전 및 번영 지수 분석

이 프로젝트의 데이터 세트에는 2023년 글로벌 개발 및 번영 지수 기록이 포함되어 있습니다
데이터 정리, 분석 및 시각화는 Python을 사용하여 수행되었습니다. 분석은 몇 가지 중요한 질문에 대한 답변을 제공하고 데이터 세트를 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 구조:
데이터 세트의 열에는 다음이 포함됩니다. 국가 코드, 국가, 평균 점수, 안전 보안, 인사 자유, 거버넌스, 사회적 자본, 투자 환경, 기업 조건, 시장 접근 인프라, 경제적 질, 생활 조건, 건강, 교육, 자연 환경.
이 분석을 수행하는 데 필요한 Python 라이브러리를 Python IDLE(Jupyter Notebook)로 가져왔고, 데이터 세트를 로드하여 분석을 시작했습니다.

데이터세트에 존재하는 열과 행의 총 개수는 167개 행과 14개 열로 표시됩니다.

데이터세트의 모양을 확인하기 위한 데이터세트의 무작위 샘플 10개.

데이터 정리
데이터 세트를 "정리"하고 분석을 위해 준비하기 위해 Python Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 정리를 수행했습니다.

•데이터세트에서 누락된 값 확인

위 이미지는 데이터세트에 누락된 값이 없음을 보여줍니다.

위 이미지는 데이터세트에 중복된 항목이 없음을 보여줍니다.

## 데이터 분석 및 탐색
1)세계 번영 지수 평균 점수 기준 상위 10개 국가:

•시각화에는 세계 번영 지수(Global Prosperity Index)의 평균 점수를 기준으로 순위가 매겨진 상위 10개 국가가 표시됩니다. 이들 국가는 거버넌스, 교육, 건강, 경제적 질 등 다양한 지표에서 강력한 성과를 보여줍니다. 높은 점수는 효과적인 정책과 유리한 사회 경제적 환경을 반영하여 시민의 번영과 복지를 촉진하기 위한 강력하고 균형 잡힌 접근 방식을 나타냅니다.

**2)평균 점수 기준 하위 10개 국가:

•이 목록과 시각화에서는 해당 국가가 전체 점수를 향상하고 시민의 삶의 질을 높이고 개발 결과를 향상시키기 위해 노력을 집중해야 할 수 있는 영역을 강조합니다. 이는 국제 개발 및 비교 분석에 관심이 있는 정책 입안자, 연구자 및 이해관계자에게 귀중한 도구 역할을 합니다.

*3) 상위 10개국에서 가장 높은 점수를 받은 지역: *
"상위 10개 국가에서 가장 높은 점수를 받은 영역"이라는 제목의 이 목록과 시각화는 평균 점수가 가장 높은 10개 국가의 최고 성과 지표를 보여줍니다. 이러한 지표는 안전, 개인의 자유, 거버넌스, 사회적 자본, 경제적 질 등을 포함하여 국가 성공의 다양한 측면을 포괄합니다.

4) 하위 10개국 개선 분야:

'상위 10개 국가별 최고 점수를 받은 지역'이라는 제목의 이 목록과 차트는 평균 점수가 가장 높은 10개 국가의 최고 성과 지표를 보여줍니다. 이러한 지표는 안전, 인사의 자유, 거버넌스, 사회적 자본, 경제적 질 등을 포함하여 국가 성공의 다양한 측면을 포괄합니다.

5)거버넌스와 생활여건의 관계:

거버넌스와 생활 조건 사이의 상관관계가 0.71이라는 것은 생활 조건 개선의 핵심 동인으로서 강력한 거버넌스가 중요하다는 점을 강조합니다. 이러한 관계는 거버넌스 구조를 개선하려는 노력이 국가 국민의 삶의 질에 상당히 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 정책 입안자와 개발 조직은 이러한 통찰력을 활용하여 생활 조건을 향상하기 위한 전략으로 거버넌스 개혁의 우선순위를 정할 수 있습니다.

위 내용은 Python을 활용한 데이터 분석: 3년차 세계 발전 및 번영 지수 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!