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1团队介绍
（1）团队名称：什么都队
（2）团队成员：成都工业学院经济与管理学院互联网金融专业黄文静、魏银慧、许定丰
（3）指导老师：李甜甜
2.作品背景
改革开放以来，中国经济实现了划时代的跨跃发展，城市发展进入快车道，快速的城市化为中国的经济增长提供了强大的动力，然而经济上的硕果伴随着城市能源资源利用效率低下、环境污染等诸多问题。在此背景下，党和国家提出了可持续发展和绿色发展的战略转型，希望通过绿色发展降低资源能源消耗、加强环境治理和保护生态的方式，平衡发展需求和资源环境有限供给之间的矛盾，着力解决经济发展过程中生态环境保护的突出问题。为此，我们想通过对比绿色发展下各城市的发展情况，探究影响其发展的主要因素，为提升城市绿色发展效率、推动城市绿色发展进程的考察提供了可参考的基础资料，提出针对性的政策建议。
3.制作流程
3.1数据来源
数据来源：中经网统计数据库 https://db.cei.cn/jsps/Home
CSMAR https://www.gtarsc.com/
数据组成：绿色发展以来的主要城市数据
数据处理及展示：stata，Python，FineBI.
3.2设计思路
我们从2015年的的绿色发展政策入手，研究中国城市的发展要素。对于找到数据的原始数据有较多的缺失值，于是我们用均值替代法对其进行处理，再用Python对数据进行皮尔逊相关系数分析，得到相关系数大于0.9的19个重要影响因素进行重点分析。
第一部分：由于城市太多，故我们选择了一线城市进行研究。首先展示2016－2021年的一线城市GDP的发展趋势，发现其确实发生了影响。但影响城市发展的因素过于繁多，要想找到主要影响因素，就要对其进行筛选。筛选的方法我们选择了皮尔逊相关系数分析法，将112个因素中筛选出19个重要影响因素进行研究。
第二部分：发现影响一线城市发展因素构成可分为人口教育、市场生产、经济财政和社会福利四个部分，并将上述筛选出的19个因素进行分类。比如研究人口教育从一般公共教育支出_教育、普通中学学校数、任职教师数、在校学生等分析。这也进一步让读者更好的认识了解到影响一线城市发展的因素分类。
第三部分：这一部分分别从研究人口教育、经济财政、市场生产和社会福利四个方面入手，对这四个维度进行更为详细的分析。分析得出每个城市在不同的方面的发展程度不同，说明其对于不同方面的发展重视程度也不尽相同。
第四部分：由第二部分和第三部分结合进行分析，对北上广深四个一线城市的发展因素进行总结，并从四个影响因素大类对其进行详细分析，可以看出北京在人口教育和社会福利较为发达；上海的财经经济发展最好；深圳的市场生产规模最大；广州各方面都有巨大的发展空间。
3.3框架结构图
4.成果展示
自2015年提出“绿色发展”的理念以来，城市的发展因素发生了变化，本作品以其为背景，对一线城市的发展因素进行研究分析。
4.1 模块一
通过2016-2021年一线城市（北京、上海、广州、深圳）GDP的变化情况可以看出2015年提出城市绿色发展后我国一线城市的发展发生了显著的变化，因此我们想探究自绿色发展提出后城市发展主要受哪些因素的影响。我们选择了112个因素，对其做了皮尔逊相关系数分析并做了词云图，最终选取相关系数在0.9以上的因素，一共19个。
4.2 模块二
通过聚类分析，我们把19个因素分成了四个维度，并对四个维度和19个因素做回归分析，得到了每个维度的权重以及每个维度里面子因素的占比情况。可以看出除了市场生产维度，其他三个维度的权重都很接近。
4.3模块三
通过将四个维度进行深层对比分析，可以看出四个一线城市分别在这些维度上的发展和偏重有差异。北京在人口教育和社会福利方面表现最好；上海的财政经济位居首位；深圳的市场生产最多，而广州在这四个维度里面没有特别突出，除了第三产业较为发达，其他方面都上升空间。
4.4模块四
通过模块3的的结果分析，对四个城市给予不同的排名分值，再根据四个维度的比重进行加权，得出四个城市的综合评估情况，综合来看北京发展最好，上海位居第二，其次是深圳和广州。
5 总结与分享
本作品在选题时耗时较久，因为想法有偏差，所以一直没有统一。在收集数据时，初期找不到大量数据，中后期找到了符合主题的网站但发现其中的数据不能直接复制，因此我们运用了python,对相关数据进行爬取，并导入Excel中。再对得到的数据进行聚类分析，得到更为准确有效的数据结果。
在可视化图表的制作中，我们把在学校中刚刚学习到的关于数据可视化知识和数据挖掘知识有关联的结合到了一起，尽自己最大努力将选定的主题清楚表达。
仪表板的制作及排版过程也不是一帆风顺的，我们通过筛选初次制作的图表，将符合主题且可生动形象表达内容的图表保留了下来，适当的取色、合理的排版也在后期制作中与新增图表的加入不断调试，在千挑万选中选定了最终的部分图表并进行了合适的排版。
这其中经历的很多波折都给我在FineBI工具的使用上和数据分析上带了很多好处。版本在不停的修改，现在里面一定还有很多不完美的地方，也希望能有机会被大家指正。 | 
