2021中国大学排名可视化分析报告

资源摘要信息:"2021中国大学排名分析" 本项目专注于利用数据分析技术对2021年中国大学的排名数据进行深入的可视化分析。通过这个项目，可以为高考生提供一个全面了解各大学排名及其综合实力的平台，便于他们根据自己的专业倾向和地域偏好，作出更加明智的高考志愿填报决策。 项目利用了多个数据分析与可视化工具，包括Pandas、Plotly和Pyecharts，这些工具各自具备强大的功能，以支持数据处理和图形绘制： 1. Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。在本项目中，Pandas被用来对软科数据进行数据清洗、数据转换和数据准备等工作，为后续的分析和可视化打下良好的基础。 2. Plotly是一个强大的交互式图表库，支持多种类型的图表，并且可以生成高度定制化的图形。通过Plotly，项目能够创建具有丰富交互性的可视化图表，让高考生能够通过点击、放大等操作，获得更加直观的信息体验。 3. Pyecharts是基于Echarts的Python库，它允许开发者在Python中直接使用Echarts的图表，非常适合进行数据可视化。Echarts是一款简单且功能强大的前端图表库，能够处理大规模的数据集。Pyecharts让数据的可视化过程更为简单高效。 项目的主要工作流程包括以下几个步骤： - 数据获取：项目以软科数据为源，获取了2021年中国大学的综合排名数据。 - 数据处理：利用Pandas的数据处理功能，对原始数据进行清洗、筛选、排序等操作，确保数据质量。 - 数据分析：分析了院校类型的分布情况，以及不同省市的大学数量与总分对比，帮助考生了解地域间的大学分布差异。 - 数据可视化：使用Plotly和Pyecharts创建动态图表，将排名数据以图形的方式展示出来，便于考生快速掌握各大学的排名和指标得分。 项目提供的具体分析功能包括： - 按院校类型（综合，理工，师范，农业，林业）进行检索，使考生可以专注于某一类别的大学排名。 - 对比分析不同省市大学的数量和总分，帮助考生了解不同地区的教育资源分布情况。 用户画像集中在待填报志愿的高考生这一群体上，他们面临的挑战和需求包括： - 对大学排名和各项指标得分的不了解，难以判断哪些大学更适合自己。 - 欲了解同类型院校中的排名情况，以便更好地定位自己的目标院校。 - 不清楚不同省市的大学数量与排名情况，对于地域选择存在困惑。 项目的增长和益点体现在： - 提供了基于Pandas的数据分析，使数据处理和分析更加高效。 - 利用Plotly和Pyecharts的强大可视化能力，使得分析结果直观易懂。 - 为高考生提供了一个实用的工具，帮助他们更加科学地选择大学和专业，提高志愿填报的成功率。 文件名称列表中的 "final-project-of-data-analysis-master" 指示这是一个数据分析项目的最终成果，可能包含了项目的源代码、数据文件、报告和其他相关材料。这表明用户可以通过这个文件了解项目的具体实现细节，进一步理解数据分析在实际应用中的价值。