赛题B-新冠疫情数据分析.zip

"赛题B-新冠疫情数据分析.zip" 提供了一个数据科学竞赛的背景，这个竞赛可能围绕着新冠疫情的数据进行分析。参与者需要利用Python等工具对数据进行预处理，以揭示疫情的发展趋势、影响因素以及潜在的防控策略。 中的“泰迪杯赛题B-新冠疫情数据分析数据源 数据预处理python”表明这是一场名为“泰迪杯”的竞赛，其中的B题涉及到新冠疫情的数据分析。数据预处理是关键步骤，通常包括清洗、整合、转换和规范化原始数据，以确保其适合进一步的建模和分析。Python是数据科学家常用的编程语言，尤其在数据预处理方面，它拥有如Pandas、NumPy和SciPy等强大的库支持。 “泰迪杯”可能是这个竞赛的名称，这可能是一个旨在促进数据科学技能和创新的年度活动，为参赛者提供实际问题解决的机会，同时也可能提供学习和交流的平台。 【压缩包子文件的文件名称列表】： 1. "附件2.pdf"：这可能包含竞赛的规则、评分标准、数据格式说明或者进一步的背景信息。参赛者需要仔细阅读这份文档，以理解任务的具体要求和评价标准。 2. "B题-新冠疫情数据分析.pdf"：这很可能是题目详细描述，包括研究目标、预期的分析方法、提交成果的形式等。参赛者应从中获取数据集的描述、分析任务的关键点以及可能的评估指标。 3. "附件1.xlsx"：这是一个Excel文件，极有可能包含了新冠疫情相关的数据，如病例数、死亡率、地区分布、时间序列等。参赛者需要加载这些数据，运用Python的Pandas库进行读取、探索和预处理，以便进行后续的统计分析和建模。 在这个任务中，参赛者可能需要掌握以下知识点： 1. **数据导入与处理**：使用Pandas库加载Excel数据，理解和处理缺失值、异常值，以及数据类型转换。 2. **数据清洗**：识别并处理重复值，检查数据的一致性和完整性。 3. **数据可视化**：使用Matplotlib或Seaborn库创建图表，如折线图（展示疫情发展趋势）、柱状图（比较不同地区的病例数）等。 4. **时间序列分析**：了解如何处理日期和时间数据，分析疫情随时间的变化趋势。 5. **统计分析**：计算描述性统计量，如均值、中位数、标准差，以了解数据的基本特性。 6. **数据建模**：可能涉及到预测模型的构建，如线性回归、决策树、随机森林或机器学习模型，用于预测未来疫情走势。 7. **结果解释**：根据模型输出，解释和解读预测结果，给出防控建议。 8. **报告撰写**：用清晰、简洁的语言撰写分析报告，包括方法描述、主要发现和结论。 参赛者还需要具备良好的编程习惯、数据分析思维以及良好的沟通能力，以便将复杂的分析过程和结果呈现给评审团队。通过这样的竞赛，不仅可以提升个人技能，也能增强团队协作和项目管理能力。