使用Python进行数据分析：第三年全球发展和繁荣指数分析

该项目的数据集包含2023年全球发展和繁荣指数的记录
数据清理、分析和可视化是使用Python完成的。该分析提供了一些重要问题的答案并帮助您了解数据集。

数据结构：
数据集中的列包括：国家代码、国家、平均分、安全保障、人员自由、治理、社会资本、投资环境、企业条件、市场准入基础设施、经济质量、生活条件、健康、教育、自然环境。
执行此分析所需的必要Python库已导入Python IDLE（Jupyter Notebook），并加载数据集以开始分析。

数据集中的总列数和行数显示 167 行和 14 列。

数据集的 10 个随机样本，看看数据集是什么样子。

数据清理
数据清理是使用 python pandas 库完成的，以便“清理”数据集并准备进行分析。

•检查数据集中是否有缺失值

上图显示数据集没有缺失值

上图显示数据集中没有重复项。

##数据分析与探索
1）全球繁荣指数平均得分排名前十的国家：

•可视化显示了全球繁荣指数平均得分排名前十的国家。这些国家在治理、教育、健康和经济质量等各种指标上都表现出强劲的表现。高分表明采取了强有力和平衡的方法来促进公民的繁荣和福祉，反映了有效的政策和有利的社会经济环境。

**2) 平均得分排名后十的国家：

•此列表和可视化突出显示了这些国家可能需要集中精力提高总体得分的领域，从而为其公民提供更好的生活质量和发展成果。对于对国际发展和比较分析感兴趣的政策制定者、研究人员和利益相关者来说，它是一个宝贵的工具。

*3）排名前十的国家得分最高的地区：*
此列表和标题为“前十个国家/地区得分最高的地区”的可视化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。

4）排名垫底的十个国家需要改进的领域：

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.

以上是使用Python进行数据分析：第三年全球发展和繁荣指数分析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！