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【2022BI数据分析大赛】中国教育水平分析
一、选手简介 1.选手介绍 团队介绍:飞奔的蜗牛 队长介绍:大大怪将军,帆软用户oZJZUK8Az2(uid:1104484),辽宁某学院在读大三学生,高冷是我的态度 成员介绍: 奇奇怪将军,QXC(uid:1108197),辽宁某学院在读大二学生,热情是我的态度 古古怪将军,帆软用户MBFXw4EqoS(uid:1108305),辽宁某学院在读大二学生,古怪是我的态度 小小怪下士,帆软用户yzmGFHeX1662336(uid:1109215),辽宁某学院在读大二学生,沉默是我的态度 中中怪下士 帆软用户yzmxsfKW6757803 目前就读于辽宁某学院大三学生,摆烂是我的态度   2.参赛初衷 可以通过比赛来检验自己的学习成果 和更多的大神交流学习 通过比赛丰富自己的履历   二、作品介绍 1、业务背景   随着我国改革经济的发展,社会对教育发展越来越重视,教育对于一个国家非常重要,人们越发注重教育水平的现状。 一个国家的教育水平对其未来的发展起着关键性作用, 国家的发展与教育密不可分。那么近些年中国的教育水平现状是如何的呢?我们团队对其进行了一些简单性的分析   2、数据来源 自选数据 : 中国教育部官网: http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_560/2020/   3、分析思路 此次分析查阅了些许论文资料,参考文献梁丽婷,董茜对中国各地区教育水平的差异性分析-2016(https://www.docin.com/p-1652934759.html) 基于师资指数(TRI)的我国中小学师资现状分析 (http://www.360doc6.net/wxarticlenew/910669066.html),再加上自己的想法,打算对小学阶段,初中阶段,高中阶段,中等职业阶段,高等教育阶段(2016年-2020年),其它阶段均是2013年到2020年的,分别用4个大指标去衡量.分析思路如下:   4、数据处理 数据的采集: 一年的数据就这么多,还得加上经费的数据表,所以自写python脚本程序进行自动化爬取. 数据的清洗: 表格中的地区含有这个拼音,使用FineBi工具可视化进行画地图时会匹配不到城市,所以得进行处理,由于数据量大,还是自写程序去修改 合并表的问题 : 就是合并需要有相同的行,并且里面的内容是一模一样才可以合并成功,否则合并会出现空值. 师资指数的计算: 使用FineBI进行计算 使用POWER()函数,分组求和,FineBI使用起来还是很方便的.   5、可视化报告 小学阶段分析报告 百年大计,教育为本,教育是立国之本,而小学教育是教育的基石,是塑造新一代青年个性品质的关键阶段。 初中阶段报告分析 高中阶段 高中教师的平均学历水平从500.47提示至506.72,说明高中教师的师资力量是增加的,学生受到的教育水平也是相对提升. 中等职业阶段 高等教育阶段 经过数十年的发展,我国的教育水平无论是在数量还是质量上都是有着显著性的提升的,但是由于各个地区的环境,经济发展水平和文化的不同导致教育水平发展存在着差异,全国的总体教育水平呈上升趋势,教育水平高的地区集中于北京,上海,东南沿海等地区,国家也是出台了很多政策,在教育经费投入上一年比一年增加都多,本次分析也是不是很全面,由于能力有限,只能进行简单性的分析.   三、参赛总结 1、FineBI工具 第一次使用FineBI,感觉非常容易上手,内置了很多常用且实用的函数,特别是做图形的时候,提供的种类也多,可以随时自定义,并且做完的图还可以进行联动,给我的感觉就是交互感强.   2、参赛总结 非常感谢团队的小伙伴一直尽心尽力的完成,尽管选择的题目范围过于大,但是还是坚持去完成了,感觉题目范围过大分析的难度会变得很吃力,也在此次比赛中慢慢收获了分析的能力,还学会了FineBI的简单使用,也有成长.
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