中國高校數(shù)據(jù)分析項目

一、數(shù)據(jù)源

本項目使用了兩個csv的數(shù)據(jù)文件，一個是中國高校（大學(xué)）的數(shù)據(jù)，一個是中國高校專業(yè)設(shè)置的數(shù)據(jù)

• 數(shù)據(jù)基本欄位：

二、數(shù)據(jù)分析目標(biāo)

本項目主要使用了學(xué)校、省份、水平層次、辦學(xué)類別、985、211、雙一流、專業(yè)名稱、國家特色專業(yè)等數(shù)據(jù)，通過pandas相關(guān)模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗和分組統(tǒng)計計算，再而用pyecharts數(shù)據(jù)可視化模塊繪制交互式可視化圖表，分析得出各省大學(xué)數(shù)量分布、本科，?？普急?、各辦學(xué)類別占比、985，211，雙一流學(xué)校分布、開設(shè)數(shù)量前二十的專業(yè)以及國家特色專業(yè)分布等數(shù)據(jù)結(jié)果，旨在結(jié)合這些數(shù)據(jù)分析中國目前高校（大學(xué)）辦學(xué)狀況、中國開設(shè)數(shù)量排名前20的熱門專業(yè)和國家特色專業(yè)主要分布在哪些學(xué)校等關(guān)于高校辦學(xué)的信息，為報志愿的高考生和想了解這方面信息的人提供參考。

三、數(shù)據(jù)分析結(jié)果價值宣言

本項目分析了中國高校和專業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，旨在結(jié)合這些數(shù)據(jù)分析中國目前高校（大學(xué)）辦學(xué)狀況、中國開設(shè)數(shù)量排名前20的熱門專業(yè)和國家特色專業(yè)主要分布在哪些學(xué)校等關(guān)于高校辦學(xué)的信息，為報志愿的高考生和想了解這方面信息的人提供信息和參考。

四、數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化

4.1 可視化模塊介紹

• 本項目使用的是pyecharts可視化模塊繪制交互式可視化圖表 （使用時需要在電腦安裝pyecharts模塊才可成功運行哦）
• pyecharts簡介：pyecharts 是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化 JS 庫，可以生成一些非?？犰诺膱D表，pyecharts是國人開發(fā)的一個Echarts與Python結(jié)合的模塊，為了與 Python 進(jìn)行對接，方便在 Python 中直接使用數(shù)據(jù)生成圖

4.2 可視化結(jié)果展示以及數(shù)據(jù)故事的闡述

圖表交互式可視化和更多的表格數(shù)據(jù)請查看flask網(wǎng)站

1.分析各省大學(xué)數(shù)量分布情況

從上圖可以看出中國的高校主要分布分布在華南和華中地區(qū)，西部和西北部高校數(shù)量較少，廣東、上海和江浙地區(qū)高校數(shù)量較多

2.分析本科、?？普急惹闆r

從上圖可以看出中國高校本科和專科的占比情況，兩者數(shù)量相差不是很大，但?？票缺究频臄?shù)量要多

3.分析各辦學(xué)類別占比情況

從上圖可以看出中國的高校辦學(xué)主要以綜合類和理工類為主，民族類、體育類學(xué)校較少，各個辦學(xué)類別差距較大

4.985，211，雙一流院校數(shù)量對比

從上圖可以看出中國985，211，雙一流等重點高校的數(shù)量對比情況

5.分析985，211，雙一流分布情況

從上圖可以看出985學(xué)校主要分布在北京和上海等地
從上圖可以看出211學(xué)校主要分布在北京、上海和江蘇等地
從上圖可以看出雙一流學(xué)校主要分布在北京、江蘇和上海等地

6.分析開設(shè)數(shù)量前二十的專業(yè)

從上圖可以看出中國高校開設(shè)數(shù)量前20的熱門專業(yè)

7.分析國家特色專業(yè)學(xué)校分布情況

從上圖可以看出國家特色專業(yè)數(shù)量排名前20的學(xué)校

總結(jié)

從上面的可視化結(jié)果可以看出中國目前高校（大學(xué)）的辦學(xué)狀況，包括高校在各個省份的分布、本科和?？普急惹闆r、各個辦學(xué)類別占比情況、985，211，雙一流分布情況，中國開設(shè)數(shù)量排名前20的熱門專業(yè)和國家特色專業(yè)學(xué)校分布等關(guān)于高校辦學(xué)的信息，為報志愿的高考生和想了解這方面信息的人提供信息和參考。

需要數(shù)據(jù)集和代碼，后臺回復(fù)《高校》