使用Python進行數據分析：第三年全球發展與繁榮指數分析

該專案的資料集包含2023年全球發展繁榮指數的記錄
資料清理、分析和視覺化是使用Python完成的。該分析提供了一些重要問題的答案並幫助您了解數據集。

資料結構：
資料集中的欄位包括：國家代碼、國家、平均分數、安全保障、人員自由、治理、社會資本、投資環境、企業條件、市場進入基礎建設、經濟品質、生活條件、健康、教育、自然環境。
執行此分析所需的必要Python庫已導入Python IDLE（Jupyter Notebook），並載入資料集以開始分析。

資料集中的總列數和行數顯示為 167 行和 14 列。

資料集的 10 個隨機樣本，以查看資料集的外觀。

資料清理
資料清理是使用 python pandas 庫完成的，以便「清理」資料集並準備進行分析。

•檢查資料集中是否有缺失值

上圖顯示資料集沒有缺失值

上圖顯示資料集中沒有重複項。

## 資料分析與探索
1）全球繁榮指數平均分數排名前十的國家：

•視覺化顯示了全球繁榮指數平均得分排名前十的國家。這些國家在治理、教育、健康和經濟品質等各種指標上表現出強勁的表現。高分錶示採取了強有力和平衡的方法來促進公民的繁榮和福祉，反映了有效的政策和有利的社會經濟環境。

**2) 平均分數排名後十的國家：

•此列表和視覺化突顯了這些國家可能需要集中精力提高總體得分的領域，從而為其公民提供更好的生活品質和發展成果。對於對國際發展和比較分析感興趣的政策制定者、研究人員和利害關係人來說，它是一個寶貴的工具。

*3) 前十名的全國得分最高的地區：*
此列表和標題為“前十個國家/地區得分最高的地區”的可視化說明了平均得分最高的十個國家/地區的最佳表現指標。這些指標涵蓋了國家成功的各個層面，包括安全、人員自由、治理、社會資本、經濟品質等等。

4）排名墊底的十個國家需要改進的領域：

这份标题为“前十个国家得分最高的地区”的列表和图表说明了平均得分最高的十个国家/地区的最佳表现指标。这些指标涵盖了国家成功的各个方面，包括安全、人员自由、治理、社会资本、经济质量等等。

5）治理与生活条件的关系：

治理与生活条件之间的相关性为 0.71，凸显了强有力的治理作为改善生活条件的关键驱动力的重要性。这种关系表明，加强治理结构的努力可以对一个国家人民的生活质量产生重大的积极影响。政策制定者和发展组织可以利用这种洞察力优先考虑治理改革，作为改善生活条件的战略。

以上是使用Python進行數據分析：第三年全球發展與繁榮指數分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！