基于Python的澳大利亚自杀率数据分析修改返回1

目 录

1 背景

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2 相关技术

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2.1 统计学

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2.2 Python

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4.2 定义问题

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5 数据分析具体操作

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5.1 收集数据

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5.2 数据清洗及获取澳大利亚数据

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5.3 自杀率描述性统计指标分析

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5.3.4 每年的自杀率指标统计

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5.3.5 输出各个年份及对应的自杀率

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5.4 澳大利亚每年自杀率的变化趋势图

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5.5 不同年龄段的变化趋势

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5.5.1 分类不同年龄段

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5.5.5 每年的自杀率指标统计

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5.5.6 不同年龄段变化趋势

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5.6 不同年龄段与不同的年份的自杀率的分析

5.6.1 不同年龄段与不同的年份指标统计

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5.6.2 绘制不同年龄段与不同的年份的自杀率图

5.8 不同出生年代的自杀率变化趋势

5.8.1 不同年代的自杀人数指标统计

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5.8.2 绘制不同出生年代的自杀率漏斗图

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5.9 自杀率与人均 GDP 的关系

5.9.1 对自杀率与人均 GDP 做透视表

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[Abstract]

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[Key words]

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广西师范大学漓江学院 2020 届本科生毕业论文

基于 Python 的澳大利亚自杀率数据分析

【内容摘要】 当前世界面临着很多复杂的社会问题，如自然灾害、人口老龄以及家

庭暴力等，在存在的众多问题中自杀俨然变成当下需要解决的全球公共卫生问题。针对此

迫于经济的压力而选择自杀的行为。而此次关于澳大利亚自杀率的数据分析可帮助人们更

清晰了解自杀大多根源以及为上层决策意识提供参考。

【关键词】 Python；自杀；数据分析

1 背景

自杀是一种社会病,在不同的时期都有着特定的自杀倾向，它涉及一个国家的经济、

社会、文化发展等公共卫生问题，是精神卫生研究领域的重要课题之一。2009 年彭现美对

美国人口自杀状况进行分析研究中，通过美国不同性别、年龄、种族、区域等自杀人群的

分析, 了解美国自杀人群的特点, 以期采取相应的措施，表明了尽管美国的自杀率在世界

各国中不是最高的, 但同其他发达国家一样所造成的社会问题最为突出。结合前人的研

究，利用 Python 编程语言对自杀人群所出生的年代做进一步的分析，查询各个年代的代

广西师范大学漓江学院 2020 届本科生毕业论文

有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用

于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。

2.2 Python

Python 语言是一种简单、易学、免费开源的编程语言,具有丰富的数据结构、灵活的

等。其中 Pandas 纳入大量库和一些标准的数据模型提供了高效地操作大型数据集所需的

工具，提供了很多用于数据操作与分析的功能；pyecharts 是一个数据可视化的库，用于

生成 echarts 图标的类库 ，方便与 Python 对接，可以直接生成图；seaborn 是基于

Matplotlib 的可视化包，它提供了高度的交互式界面，方便用户做出各种有吸引力的统计

图表；Matplotlib 是 Python 的绘画库，可快速生成多种图像格式。

先获取所需要的数据集，针对数据集提出相关的问题，对已有的数据集进行清洗，使

得数据集干净，接着对所提出的问题对清洗后的数据集进行数据分析，最后对数据分析的

结果做一个总结。

图 1 数据分析流程图

4.1 数据集

在 DataFountain 官网中，从数据集中获得原数据名为“自杀率概述 1985 年至 2016

年”直接下载其数据。数据集中于几个大洲与不同国家的自杀统计，由于数据集的数据量

较大，本次分析只选取了澳大利亚的自杀率进行数据分析。本数据集包含了一个文件