# 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛  A题

**Repository Path**: shuiliumu/tipdm_2022_DataAnalysis_QuestionA

## Basic Information

- **Project Name**: 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛  A题
- **Description**: 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛  A题
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 7
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-03-08
- **Last Updated**: 2024-10-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Jupyter-notebook, 数据分析, 泰迪杯

## README


# 2022年（第5届）“泰迪杯” 数据分析技能赛 A题




## 1. 介绍 

- 数据分析：竞赛作品自动评判


- 泰迪杯技能赛A题（全解）：个人复盘，重新编写数据分析代码后所得 （270M）

<font color="RED">（注意：其中有ipynb文件为解题代码文件，html目录下文件为ipynb文件的html格式，可以直接打开看）</font>

| 泰迪杯技能赛A题（全解）文件说明                              | 文件名                                                       |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 赛事举办方提供的原始文件                                     | A题：竞赛作品的自动评判.pdf<br />criteria2_1.xlsx<br />criteria2_2.xlsx<br />criteria3.xlsx<br />DataA.rar<br />DataB.rar<br />UnRAR.exe |
| Jupyter文件<font color="red">（数据处理程序编写于该文件）</font> | 任务1 基本处理.ipynb <br />任务2 数据分析.ipynb <br />任务3 和 任务4.ipynb <br />任务5 嵌套压缩文件处理.ipynb |
| html目录                                                     | 存ipynb文件转html格式的文件                                  |
| 程序执行生成的文件                                           | DataA目录及其内文件 <br />DataB目录及其内文件 <br />summary目录及其内文件<br />mission1_3Df.xlsx <br />mission2Df.xlsx |



## 2. 程序运行

<font color="red">程序运行前提：程序运行前要删除  程序执行生成的文件。否则可能报错 </font>

<font color="red">原因：比如其中有解压压缩文件的操作，但该目录下已经有相同名的压缩文件了，那么运行解压程序时就会报错</font>

![fc](https://gitee.com/shuiliumu/PersonalOnlineSource/raw/master/Picture/2022%E6%B3%B0%E8%BF%AA%E6%9D%AFgitee%E5%BA%93.gif)





### （1）环境配置

- 完成 下边所说的 环境要求 



### （2）删除程序执行生成的文件

```shell
# 删除这些文件
- DataA目录及其内文件
- DataB目录及其内文件
- summary目录及其内文件
- mission1_3Df.xlsx
- mission2Df.xlsx


```

### （3）启动jupyter运行程序

```shell
# cmd 命令窗口
jupyter-notebook # 或 jupyter_notebook 根据jupyter版本而定
```

## 3. 技术要求



1. jupyter-notebook基本使用（即会用jupyter提供的notebook运行代码便可）

2. pandas熟练掌握（关键是DataFrame数据结构的属性，函数，方法要熟悉）

   pandas教程地址： https://shuiliumu.flowus.cn/share/ad222f04-f8bb-48bc-87d5-a650b5dbaa72

   <font color="red">（注意：个人为参加该比赛自学pandas的笔记）</font>

3. numpy基本使用（会对numpy类型二维数组创建，修改等基本操作便可）
4. matplotlib，opencv-python，pillow，pypdf2等会上网查程序并修改便可

## 4. 环境要求

<font color="red">注意：包的版本非硬性要求，但这些包都要有</font>

```shell


# 1. python环境 （环境搭建略） 版本 3.9.4
python --version #（检验python版本）


# 2. pip （python包管理工具） 版本 20.2.3
pip -version  #（检验pip版本）

# 3. 安装依赖库 (在该项目的根目录下执行该命令)
pip  install -r requirements.txt

# 4. 一个个库自己安装（如果 第三步方法不行，则可使用该方式安装）
pip install 库名
```

### 依赖库

<font color="red">注意：同requirements.txt文件。 包的版本非硬性要求，但这些包都要有</font>

```
# 交互式笔记本库
jupyter==1.0
# rar压缩包操作库
rarfile==4.1
# 7z压缩包操作库
py7zr==0.20.8
# 数据分析库
pandas==2.1.2
# 科学计算工具
numpy==1.26.1
# pdf文件操作库
pypdf2==3.0.1
# 图像处理python库
pillow==10.1.0
# 数据图像化包
matplotlib==3.8.0
# 图像处理和计算机视觉工具
opencv-python==4.5.5.62
```