Python实现泰迪杯数据分析竞赛自动评判系统

"这篇分享主要围绕2022年泰迪杯数据分析竞赛中获得国家级一等奖的经验，探讨如何使用Python进行数据分析作品的自动化评判。" 在数据分析竞赛中，参赛者经常需要提交Excel或PDF格式的作品。为了提升批卷效率和公平性，文章介绍了利用Python编程实现竞赛作品的自动评判方法。这一方法对于教师来说可以减轻批卷工作量，对于参赛者而言则能确保评分公正。 首先，针对任务一的数据处理，涉及的主要步骤包括： 1. 使用Python的os模块遍历压缩文件，依据文件后缀决定解压策略，将文件解压到以作品编号命名的子文件夹中。 2. 在每个作品文件夹内创建"summary"和"image"子文件夹，便于后续处理和存储结果。 3. 利用os模块的listdir()函数检查作品文件夹中是否存在特定文件，每发现一个加2分。 4. 使用pymupdf库的fitz模块从PDF中提取图片并保存到指定的"image"子文件夹。 接着，任务二的处理步骤如下： 1. 通过pandas加载标准答案的Excel文件。 2. 使用os模块遍历所有作品文件夹，寻找task_.xlsx文件，若不存在则赋予零分。 3. 对于找到的文件，使用pandas读取并逐条与标准答案比较，计算错误数。 4. 可能需要应用正则表达式来处理和提取字符串中的变量。 5. 当需要处理PDF中的表格数据时，借助pdfplumber模块提取表格信息，并与标准答案对比计算得分。 任务三的处理方法： 1. 依旧使用pandas读取标准答案的Excel，获取答案矩阵的行数。 2. 迭代所有task3.xlsx文件，比较它们的形状（即行数），确保数据维度与标准答案匹配。 这些方法展示了如何利用Python的强大的数据处理和分析能力，实现对数据分析竞赛作品的自动化评判。通过这种方式，不仅可以提高批卷效率，还可以减少人为误差，确保比赛的公正性。在实际应用中，参赛者和教师可以借鉴这些技巧，提升工作效率。同时，这也体现了Python在数据科学领域的广泛应用和重要性。