python进行体育竞技分析，预测马拉松成绩

要进行体育竞技分析和预测马拉松成绩，我们需要进行以下步骤：

1. 数据收集：收集历年的马拉松比赛数据，包括选手的年龄、性别、跑步时间、训练时间、平均速度等信息。可以从公开数据集或者比赛官网获取数据。

2. 数据清洗：对数据进行清洗，处理缺失值、异常值等问题，确保数据的准确性和完整性。

3. 特征工程：从收集到的数据中提取特征，例如选手的年龄、性别、训练时间等，这些特征可以帮助我们更好地理解数据。

4. 数据分析：利用统计学方法和机器学习算法对数据进行分析，找出特征之间的关系，预测选手的表现。

5. 模型训练和预测：根据分析结果选择适当的机器学习算法进行模型训练，并使用训练好的模型对新的数据进行预测。

在Python中，我们可以使用常见的数据分析和机器学习库，例如pandas、numpy、scikit-learn等。具体实现过程取决于数据的具体格式和算法的选择。