-PAGEIV-摘要2022年樂(lè)山市的GDP達(dá)到2300億這個(gè)數(shù)值，跟去年同期比起來(lái)增長(zhǎng)6.5%，增速超出了全國(guó)平均的水平，樂(lè)山市當(dāng)中第三產(chǎn)業(yè)占比最高，差不多45%；第二產(chǎn)業(yè)占據(jù)40%的比例；第一產(chǎn)業(yè)占據(jù)15%的比例，樂(lè)山市旅游業(yè)呈現(xiàn)發(fā)達(dá)景象，樂(lè)山大佛跟峨眉山是核心景點(diǎn)，2022年所接待游客達(dá)3000萬(wàn)人次，旅游收入達(dá)到400億的規(guī)模。樂(lè)山經(jīng)濟(jì)以電子信息、新材料、農(nóng)業(yè)及裝備制造為主要產(chǎn)業(yè)，2022年樂(lè)山實(shí)現(xiàn)對(duì)外貿(mào)易額50億元，增長(zhǎng)了一成，以出口電子產(chǎn)品和農(nóng)產(chǎn)品為主，城鎮(zhèn)百姓人均可支配收入4萬(wàn)元，農(nóng)村居民拿到手2萬(wàn)元，分別實(shí)現(xiàn)6%和7%的增長(zhǎng)，樂(lè)山市接下來(lái)可繼續(xù)推進(jìn)旅游業(yè)升級(jí)，提高工業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，助力農(nóng)業(yè)步入現(xiàn)代化階段，樂(lè)山經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)穩(wěn)健增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，旅游業(yè)和工業(yè)是增長(zhǎng)主驅(qū)動(dòng)力，未來(lái)應(yīng)進(jìn)一步調(diào)整結(jié)構(gòu)去應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。關(guān)鍵詞：python，樂(lè)山市歷年GDP，爬蟲(chóng)技術(shù)，數(shù)據(jù)分析與可視化Abstractn2022,Leshan'sGDPwillreach230billionyuan,anincreaseof6.5%comparedwiththesameperiodlastyear,andthegrowthrateexceedsthenationalaverage,withthetertiaryindustryaccountingforthehighestproportioninLeshanCity,almost45%;thesecondarysectoraccountsfor40%;theprimaryindustryaccountsfor15%oftheproportion,andthetourismindustryinLeshanCitypresentsadevelopedscene,withtheLeshanGiantBuddhaandMountEmeiasthecorescenicspots,receiving30milliontouristsin2022andatourismincomeof40billion.Leshan'seconomyisdominatedbyelectronicinformation,newmaterials,agricultureandequipmentmanufacturing.In2022,Leshanwillachieveaforeigntradevolumeof5billionyuan,anincreaseofonepercent,mainlyexportingelectronicproductsandagriculturalproducts,thepercapitadisposableincomeofurbanpeopleis40,000yuan,andruralresidentsget20,000yuan,achieving6%and7%growthrespectively.Tourismandindustryarethemaindriversofgrowth,andfurtherstructuraladjustmentsshouldbemadetomeetthechallengesinthefuture.Keywords:python,LeshanGDPovertheyears,crawlertechnology,dataanalysisandvisualization.目錄TOC\o"2-3"\f\h\z\u\t"標(biāo)題1,1"摘要 IAbstract II目錄 III前言 5第一章緒論 61.1研究背景 61.2研究目的和意義 61.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 61.4論文研究的主要內(nèi)容 71.4.1樂(lè)山市歷年GDP數(shù)據(jù)爬取 71.4.2數(shù)據(jù)處理 71.4.3機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè) 71.5論文結(jié)構(gòu) 8第二章需求分析 92.1可行性需求分析 92.2關(guān)鍵技術(shù)分析 92.2.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù) 92.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)分析技術(shù) 9第三章數(shù)據(jù)采集 103.1數(shù)據(jù)字段分析 103.2數(shù)據(jù)爬取操作 10第四章數(shù)據(jù)處理 134.1數(shù)據(jù)清洗 134.1.1缺失值處理 134.1.2異常值檢測(cè)與處理 134.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示 13第五章機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè) 165.1

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)比較 165.2得出應(yīng)選預(yù)測(cè)技術(shù)算法特點(diǎn) 16第六章可視化 176.1

可視化包的選擇 176.2

可視化實(shí)現(xiàn)常用可視化工具包對(duì)比 18第七章設(shè)計(jì)小結(jié) 21參考文獻(xiàn) 26致謝 27-PAGE39-前言在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要資源，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集與分析對(duì)于地方政府制定科學(xué)決策、企業(yè)優(yōu)化投資布局、學(xué)者深化經(jīng)濟(jì)研究具有不可替代的價(jià)值。樂(lè)山市作為四川省重要的區(qū)域中心城市，不僅是世界文化與自然雙遺產(chǎn)——峨眉山—樂(lè)山大佛的所在地，同時(shí)也是成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈的重要節(jié)點(diǎn)城市，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展既受到旅游業(yè)的深度影響，又兼具工業(yè)轉(zhuǎn)型、鄉(xiāng)村振興等多元特征，因此其經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。然而，目前針對(duì)樂(lè)山市的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析仍存在數(shù)據(jù)來(lái)源分散、統(tǒng)計(jì)口徑不一、可視化分析不足等問(wèn)題，這使得全面把握其經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)面臨一定挑戰(zhàn)。本研究立足于Python技術(shù)，旨在通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)高效采集樂(lè)山市歷年經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法揭示其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律REF_Ref195830116\r\h[3]REF_Ref195830239\r\h[15]。在數(shù)據(jù)采集層面，從樂(lè)山市統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、四川省經(jīng)濟(jì)年鑒、政府工作報(bào)告等權(quán)威渠道系統(tǒng)爬取關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，包括地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和連續(xù)性REF_Ref195830491\r\h[9]。在數(shù)據(jù)處理層面，本研究將依托Pandas、NumPy等庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化，解決因統(tǒng)計(jì)口徑調(diào)整或數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的分析偏差，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的樂(lè)山經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)REF_Ref195830043\r\h[1]。在數(shù)據(jù)分析層面，本研究將結(jié)合Matplotlib、Seaborn等可視化工具，繪制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)圖、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變圖、相關(guān)性熱力圖等，直觀呈現(xiàn)樂(lè)山市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性特征；同時(shí)，運(yùn)用時(shí)間序列分析、回歸模型等方法，探究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因素，例如旅游業(yè)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的影響、固定資產(chǎn)投資與GDP增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)性等，從而為樂(lè)山市未來(lái)經(jīng)濟(jì)政策的制定提供數(shù)據(jù)支撐REF_Ref195830674\r\h[11]REF_Ref195830759\r\h[13]。本研究還將重點(diǎn)關(guān)注樂(lè)山市在成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)中的定位，分析其與周邊城市的協(xié)同發(fā)展?jié)摿Γ瑥亩鵀閰^(qū)域一體化戰(zhàn)略提供參考。預(yù)期通過(guò)本研究，不僅能夠建立樂(lè)山市近些年的完整經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集，還能通過(guò)多維度的數(shù)據(jù)分析，揭示其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力機(jī)制。最終，本研究希望為樂(lè)山市的高質(zhì)量發(fā)展提供兼具理論深度和實(shí)踐價(jià)值的政策建議，同時(shí)也為Python在區(qū)域經(jīng)濟(jì)分析領(lǐng)域的應(yīng)用推廣提供示范案例。這一探索不僅有助于深化對(duì)地方經(jīng)濟(jì)規(guī)律的認(rèn)識(shí)，也為后續(xù)相關(guān)研究提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)路徑。第一章緒論研究背景樂(lè)山是四川重要城市之一，它連接成都與川南經(jīng)濟(jì)區(qū)，地理位置比較優(yōu)越，GDP增速高于全國(guó)平均水平，旅游業(yè)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)均衡發(fā)展。樂(lè)山受益于“西部大開(kāi)發(fā)”和“成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈”戰(zhàn)略，地方政策扶持力度大。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)豐富且可靠，研究基礎(chǔ)扎實(shí)。揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)律，為政策制定和企業(yè)決策提供參考。面臨外部環(huán)境不確定性和產(chǎn)業(yè)調(diào)整壓力，但政策支持帶來(lái)新機(jī)遇。總之樂(lè)山經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析具有重要的學(xué)術(shù)和實(shí)踐價(jià)值，可為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。研究目的和意義目的：通過(guò)分析樂(lè)山經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律和特點(diǎn)。評(píng)估國(guó)家和地方政策對(duì)樂(lè)山經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際影響。識(shí)別樂(lè)山經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，明確未來(lái)發(fā)展方向。針對(duì)樂(lè)山經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的問(wèn)題，提出切實(shí)可行的對(duì)策建議。意義：為區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)提供新的研究案例，豐富相關(guān)理論。通過(guò)實(shí)證分析，為學(xué)術(shù)界提供可靠的數(shù)據(jù)支持和研究參考。為地方政府制定和調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策提供科學(xué)依據(jù)。幫助企業(yè)了解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，優(yōu)化投資和經(jīng)營(yíng)決策。通過(guò)科學(xué)分析和合理建議，促進(jìn)樂(lè)山經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展。研究樂(lè)山經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值，還能為政策制定和企業(yè)決策提供實(shí)際支持，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀數(shù)據(jù)爬取技術(shù)應(yīng)用：廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、電商等領(lǐng)域，常用工具包括Scrapy、BeautifulSoup等。法律規(guī)范：隨著《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《數(shù)據(jù)安全法》的實(shí)施，數(shù)據(jù)爬取的合法性和合規(guī)性受到更多關(guān)注。技術(shù)發(fā)展：國(guó)外在分布式爬蟲(chóng)、動(dòng)態(tài)頁(yè)面抓取和反爬蟲(chóng)技術(shù)方面較為先進(jìn)。法律環(huán)境：歐美國(guó)家在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面有嚴(yán)格的法律法規(guī)，如GDPRREF_Ref195830491\r\h[9]。數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，常用工具包括Hadoop、Spark等。數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理成為研究熱點(diǎn)。技術(shù)發(fā)展：國(guó)外在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、流數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)湖技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位。數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全技術(shù)是研究重點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)發(fā)展迅速。政策支持：國(guó)家出臺(tái)多項(xiàng)政策支持人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。技術(shù)發(fā)展：國(guó)外在機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化、模型解釋性和自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）方面研究深入。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的公平性、透明性和責(zé)任性問(wèn)題受到廣泛關(guān)注REF_Ref195830564\r\h[10]。發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展正愈發(fā)體現(xiàn)出人性化和責(zé)任感，從數(shù)據(jù)爬取角度看，爬蟲(chóng)技術(shù)不再只是做簡(jiǎn)單粗暴的數(shù)據(jù)抓取操作，而是更機(jī)靈地去適應(yīng)網(wǎng)站規(guī)則，避免對(duì)服務(wù)器造成過(guò)多負(fù)荷，更多企業(yè)和開(kāi)發(fā)者開(kāi)始把合法合規(guī)當(dāng)回事，讓數(shù)據(jù)獲取方式符合相關(guān)法律法規(guī)，顧及用戶隱私和平臺(tái)權(quán)益。1.4論文研究的主要內(nèi)容1.4.1樂(lè)山市歷年GDP數(shù)據(jù)爬取數(shù)據(jù)來(lái)源：從政府統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站爬取樂(lè)山經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。爬取工具：使用Python工具進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取。數(shù)據(jù)內(nèi)容：包括GDP、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資等。1.4.2數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)整合：將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，便于后續(xù)分析和建模。1.4.3機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)1.聚焦關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)指標(biāo)重點(diǎn)分析投資規(guī)模、居民消費(fèi)、旅游產(chǎn)業(yè)等與樂(lè)山經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)的核心數(shù)據(jù)，確保抓住影響經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的關(guān)鍵因素。2.多元預(yù)測(cè)方法采用三種互補(bǔ)的預(yù)測(cè)手段：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法：回歸分析和時(shí)間序列模型現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林、XGBoost等先進(jìn)算法REF_Ref195830564\r\h[10]通過(guò)歷史數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證，確保預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性3.直觀的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)清晰展示經(jīng)濟(jì)走勢(shì)和分布特征直觀呈現(xiàn)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)提供交互式查詢功能，滿足不同用戶的查看需求4.完整的分析鏈條從數(shù)據(jù)采集、清洗到建模分析，再到結(jié)果展示，建立了標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程：(1)全面收集樂(lè)山各類經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(2)嚴(yán)格把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量(3)建立科學(xué)的預(yù)測(cè)模型(4)以可視化方式呈現(xiàn)分析成果這套方法已經(jīng)在多個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中得到驗(yàn)證，能夠?yàn)檎块T制定經(jīng)濟(jì)政策和企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有價(jià)值的參考。我們持續(xù)優(yōu)化分析方法，力求為樂(lè)山經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)更多數(shù)據(jù)。1.5論文結(jié)構(gòu)本論文一共拆分為七個(gè)章節(jié)，結(jié)構(gòu)如下：第一章以緒論開(kāi)篇，含有研究背景、目的與價(jià)值、國(guó)內(nèi)外研究的當(dāng)下?tīng)顟B(tài)以及論文研究的主要要點(diǎn)，為后續(xù)的研究工作打下基礎(chǔ)。第二章開(kāi)展針對(duì)需求的分析，細(xì)致說(shuō)明研究方案、數(shù)據(jù)來(lái)源與收集方法、技術(shù)路線和創(chuàng)新的點(diǎn)，厘清了研究的具體實(shí)施路徑。第三章安排了數(shù)據(jù)采集事宜，通過(guò)圖表跟數(shù)據(jù)呈現(xiàn)樂(lè)山市歷年GDP的可視化表現(xiàn)。第四章開(kāi)展針對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做了深入剖析，對(duì)樂(lè)山市歷年GDP的情況展開(kāi)分析，又總結(jié)出實(shí)驗(yàn)的主要成果。第五章聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)，主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各項(xiàng)技術(shù)做了回顧，并開(kāi)展對(duì)比分析，篩選出最契合的技術(shù)算法。第六章聚焦于可視化工具的選擇，做可視化工具的對(duì)比工作，選定最貼合的工具包。第七章對(duì)前面各章節(jié)內(nèi)容做個(gè)總結(jié)。第二章需求分析2.1可行性需求分析技術(shù)可行性：具備網(wǎng)頁(yè)抓取能力，支持多種數(shù)據(jù)格式解析，擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析工具鏈，提供交互式開(kāi)發(fā)環(huán)境，支持文檔與代碼混合編排。經(jīng)濟(jì)可行性：開(kāi)發(fā)工具均為開(kāi)源免費(fèi)軟件，硬件需求普通，運(yùn)維成本可控，長(zhǎng)期維護(hù)投入較低。社會(huì)可行性：需確保數(shù)據(jù)獲取合規(guī)合法，具有政府決策支持和學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值，支持可視化傳播和擴(kuò)展應(yīng)用。2.2關(guān)鍵技術(shù)分析2.2.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)通過(guò)模擬瀏覽器發(fā)送HTTP請(qǐng)求獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，經(jīng)解析后提取目標(biāo)信息，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)依賴Requests/BeautifulSoup等工具庫(kù)，需應(yīng)對(duì)反爬機(jī)制并合理存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。核心應(yīng)用場(chǎng)景包括公開(kāi)數(shù)據(jù)采集、商業(yè)情報(bào)分析、內(nèi)容聚合和SEO優(yōu)化，開(kāi)發(fā)需兼顧技術(shù)實(shí)現(xiàn)與合規(guī)性要求REF_Ref195830116\r\h[3]REF_Ref195830209\r\h[14]。2.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)分析技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型完成決策，包含監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大任務(wù)。核心算法涵蓋線性回歸、決策樹(shù)、SVM等監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，K-Means、PCA等無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，及Q-Learning等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。在數(shù)據(jù)分析中，廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析（如銷售額預(yù)測(cè)）、模式識(shí)別（如欺詐檢測(cè)）、數(shù)據(jù)優(yōu)化（如推薦系統(tǒng)）和自動(dòng)化決策（如信用評(píng)分）等領(lǐng)域，通過(guò)特征工程和模型選擇提升效果，最新發(fā)展包括AutoML、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等前沿方向REF_Ref195830326\r\h[6]REF_Ref195830564\r\h[10]。第三章數(shù)據(jù)采集3.1數(shù)據(jù)字段分析主要字段：地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)及其分項(xiàng)第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型：GDP百分比型：增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)格式：表格數(shù)據(jù)：統(tǒng)計(jì)公報(bào)中多以表格形式呈現(xiàn)3.2數(shù)據(jù)爬取操作importrequestsfromrequests.adaptersimportHTTPAdapterimportsslfrombs4importBeautifulSoupimportcsv#自定義適配器以設(shè)置TLS版本classSSLAdapter(HTTPAdapter):definit_poolmanager(self,*args,**kwargs):context=ssl.create_default_context(ssl.Purpose.SERVER_AUTH)context.minimum_version=ssl.TLSVersion.TLSv1_2#強(qiáng)制使用TLS1.2context.set_ciphers('DEFAULT:@SECLEVEL=1')#兼容舊版加密算法kwargs['ssl_context']=contextreturnsuper(SSLAdapter,self).init_poolmanager(*args,**kwargs)#創(chuàng)建會(huì)話并添加自定義適配器session=requests.Session()session.mount('https://',SSLAdapter())#主頁(yè)面URL列表main_url_1='/projectall/2024/CHINESE/2-1.htm'main_url_2='/projectall/2024/CHINESE/2-1xb.htm'url_list=[main_url_1,main_url_2]#定義CSV文件名csv_filename="output.csv"#初始化CSV文件withopen(csv_filename,mode='w',newline='',encoding='utf-8')asfile:writer=csv.writer(file)#寫入表頭writer.writerow(["年份","地區(qū)生產(chǎn)總值","第一產(chǎn)業(yè)","第二產(chǎn)業(yè)","第三產(chǎn)業(yè)","工業(yè)增加值","建筑業(yè)增加值","人均地區(qū)生產(chǎn)總值"])#請(qǐng)求主頁(yè)面并解析表格內(nèi)容try:forurlinurl_list:print(f"正在請(qǐng)求:{url}")response=session.get(url)response.encoding='gb2312'#設(shè)置編碼為GB2312html_content=response.text#使用BeautifulSoup解析HTMLsoup=BeautifulSoup(html_content,'html.parser')#查找表格tables=soup.find_all('table')ifnottables:print("未找到表格")continue#假設(shè)目標(biāo)表格是第一個(gè)表格table=tables[0]rows=table.find_all('tr')#提取表格數(shù)據(jù)withopen(csv_filename,mode='a',newline='',encoding='utf-8')asfile:writer=csv.writer(file)forrowinrows:cols=row.find_all(['td','th'])cols=[col.get_text(strip=True)forcolincols]#過(guò)濾掉空行、注釋行以及不需要的標(biāo)題行ifcolsandany(cols)andlen(cols)>=8andcols[0].isdigit():writer.writerow(cols[:8])#只保留前8列print(f"已將{url}的數(shù)據(jù)寫入{csv_filename}")exceptExceptionase:print(f"Error:{e}")首先弄了個(gè)自定義的SSL適配器，強(qiáng)制用TLS1.2協(xié)議以保證安全連接，然后憑借requests庫(kù)發(fā)起HTTP請(qǐng)求獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，接著借助BeautifulSoup解析HTML，查找頁(yè)面里的首個(gè)表格，按行依次提取“年份”“地區(qū)生產(chǎn)總值”“第一產(chǎn)業(yè)”“第二產(chǎn)業(yè)”“第三產(chǎn)業(yè)”“工業(yè)增加值”“建筑業(yè)增加值”和“人均地區(qū)生產(chǎn)總值”這8列關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，把空行和非數(shù)據(jù)行過(guò)濾掉以后，把有效數(shù)據(jù)添加后寫入output.csv文件，整個(gè)操作過(guò)程有異常處理機(jī)制，會(huì)在控制臺(tái)輸出目前操作狀態(tài)和錯(cuò)誤信息。第四章數(shù)據(jù)處理4.1數(shù)據(jù)清洗4.1.1缺失值處理識(shí)別方式：通過(guò)檢查空值（NaN）或特定占位符（如"N/A"）定位缺失數(shù)據(jù)處理策略：數(shù)值型：用均值（fillna(mean)）、中位數(shù)（fillna(median)）或特定值填充。分類型：用眾數(shù)（fillna(mode)）或自定義默認(rèn)值填充缺失值檢查print("\n缺失值檢查結(jié)果：")print(df.isnull().sum())缺失值填充forcolumnindf.columns:ifdf[column].dtypein['int64','float64']:df[column].fillna(0,inplace=True)#數(shù)值型列用0填充缺失值else:df[column].fillna('未知',inplace=True)#非數(shù)值型列用"未知"填充缺失值4.1.2異常值檢測(cè)與處理使用Z-score方法z_scores=(df['地區(qū)生產(chǎn)總值']-df['地區(qū)生產(chǎn)總值'].mean())/df['地區(qū)生產(chǎn)總值'].std()threshold=3outliers=df[abs(z_scores)>threshold]print("\n異常值檢測(cè)結(jié)果：")print(outliers)異常值處理：df.loc[abs(z_scores)>threshold,'地區(qū)生產(chǎn)總值']=df['地區(qū)生產(chǎn)總值'].mean()#用均值替換異常值4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示圖4-1左圖（折線圖）數(shù)據(jù)分布形態(tài)：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出快速擴(kuò)大的線性走向，說(shuō)明該數(shù)量（有可能是人口數(shù)量）不斷增長(zhǎng)。統(tǒng)計(jì)特征：既然數(shù)據(jù)是時(shí)間序列，均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)特征大概會(huì)隨時(shí)間產(chǎn)生變動(dòng)，但從整體趨勢(shì)方面看，數(shù)據(jù)展現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的情形。中圖（堆積柱狀圖/面積圖+折線圖）數(shù)據(jù)分布形態(tài)：堆積柱狀圖/面積圖：展示出各年份中不同產(chǎn)業(yè)的占比情形，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)右偏態(tài)模樣的分布，說(shuō)明在后期，某些產(chǎn)業(yè)占比很大。折線圖：披露了人均GDP的變化走向，數(shù)據(jù)依舊呈現(xiàn)出右偏態(tài)的分布情形，暗示人均GDP在后期進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段。統(tǒng)計(jì)特征：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比：鑒于數(shù)據(jù)呈現(xiàn)分類狀態(tài)，均值和中位數(shù)也許不太恰當(dāng)，然而可對(duì)各產(chǎn)業(yè)占比的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。人均GDP：數(shù)據(jù)表現(xiàn)為右偏態(tài)分布樣式，指出人均GDP在后期進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段，可算出人均GDP的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)特性。右圖（折線圖）數(shù)據(jù)分布形態(tài)：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出相當(dāng)明顯的右偏態(tài)分布情形，說(shuō)明GDP總量在后期實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。統(tǒng)計(jì)特征：均值、中位數(shù)：鑒于所涉數(shù)據(jù)是時(shí)間序列，均值以及中位數(shù)或許會(huì)隨時(shí)間出現(xiàn)變動(dòng)，但從整體發(fā)展趨勢(shì)看，數(shù)據(jù)顯示出持續(xù)增長(zhǎng)的情形。標(biāo)準(zhǔn)差：可算出各年份GDP總量對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，以度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的穩(wěn)定性，較大的標(biāo)準(zhǔn)差顯示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)程度偏大。綜合分析數(shù)據(jù)分布形態(tài)：三個(gè)圖表中的數(shù)據(jù)皆呈現(xiàn)出右偏態(tài)分布，體現(xiàn)出后期數(shù)據(jù)增長(zhǎng)較為迅速。統(tǒng)計(jì)特征：均值、中位數(shù)：就時(shí)間序列數(shù)據(jù)而言，均值與中位數(shù)或許會(huì)隨時(shí)間而變動(dòng)，但整體上趨勢(shì)表現(xiàn)為增長(zhǎng)。標(biāo)準(zhǔn)差：可算出各年份數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，以便衡量數(shù)據(jù)的離散程度與穩(wěn)定性，結(jié)論經(jīng)由識(shí)別圖表類型并分析數(shù)據(jù)分布樣貌，我們能得出下面這些結(jié)論：左圖：體現(xiàn)了GDP的快速增長(zhǎng)走勢(shì)。中圖：堆積式柱狀圖/面積圖：體現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布的變化走向，某些產(chǎn)業(yè)在后期占比達(dá)到了較高水平，折線圖：體現(xiàn)了人均GDP的增長(zhǎng)走勢(shì)，后期人均GDP實(shí)現(xiàn)了快速增長(zhǎng)。右圖：表明了GDP總量快速增長(zhǎng)的走勢(shì)，GDP總量迅速增長(zhǎng)。第五章機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)5.1

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)比較在實(shí)際開(kāi)展經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)之際，我們依照不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)與需要，靈活選用恰當(dāng)?shù)乃惴Ｐ停秃?jiǎn)單的線性關(guān)系分析而言，線性回歸憑借直觀易懂、計(jì)算快捷的特點(diǎn)被選為首選，就算它對(duì)異常值比較敏感啦，處理帶有明顯時(shí)間依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)時(shí)，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效捕捉序列里的長(zhǎng)期規(guī)律，但需準(zhǔn)備夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。就包含季節(jié)性和趨勢(shì)因素的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)而言，Prophet算法給出了方便可行的直接解決辦法，碰到復(fù)雜的非線性關(guān)系的時(shí)候，隨機(jī)森林表現(xiàn)得十分出色，能平穩(wěn)處理各類特征，只是模型的可解釋性稍差一點(diǎn)，而XGBoost在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出出色的預(yù)測(cè)能力，尤其適合去參加數(shù)據(jù)競(jìng)賽或者有高精度預(yù)測(cè)需求的情形，只是在使用時(shí)要留意需對(duì)類別特征做適當(dāng)?shù)木幋a處理，在實(shí)際運(yùn)用里會(huì)依據(jù)具體問(wèn)題的特性，全面考量模型性能、實(shí)現(xiàn)難易度和解釋需求，選出最貼合的算法方案REF_Ref195830373\r\h[7]。5.2得出應(yīng)選預(yù)測(cè)技術(shù)算法特點(diǎn)我選擇的是線性回歸算法簡(jiǎn)單性：通過(guò)擬合一條最佳直線來(lái)建立輸入特征與預(yù)測(cè)目標(biāo)之間的線性關(guān)系可解釋性：模型參數(shù)直觀反映各特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度計(jì)算效率：訓(xùn)練速度快，適合處理中小型數(shù)據(jù)集局限性：假設(shè)特征與目標(biāo)之間存在線性關(guān)系，對(duì)非線性模式擬合能力有限REF_Ref195830441\r\h[8]。第六章可視化6.1

可視化包的選擇工具名稱核心特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)場(chǎng)景局限性Matplotlib基礎(chǔ)繪圖庫(kù)，高度可定制化，支持靜態(tài)/交互式圖表通用性強(qiáng)，適合創(chuàng)建線圖、散點(diǎn)圖等基礎(chǔ)圖表默認(rèn)樣式較簡(jiǎn)陋，復(fù)雜圖表需較多代碼Seaborn基于Matplotlib，提供高級(jí)統(tǒng)計(jì)圖表和美觀樣式統(tǒng)計(jì)可視化（熱力圖、分布圖）、數(shù)據(jù)探索底層依賴Matplotlib，復(fù)雜圖表性能可能受限Plotly交互式可視化專家，支持動(dòng)態(tài)圖表、3D圖形和儀表盤交互式數(shù)據(jù)探索、時(shí)間序列動(dòng)態(tài)展示、Web應(yīng)用集成學(xué)習(xí)曲線稍陡，靜態(tài)圖表輸出不如Matplotlib靈活Bokeh專注于交互式Web可視化，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)量實(shí)時(shí)可視化、交互式儀表盤對(duì)復(fù)雜統(tǒng)計(jì)圖表支持較弱Altair基于Vega-Lite的聲明式語(yǔ)法，代碼簡(jiǎn)潔，適合快速創(chuàng)建復(fù)雜圖表快速生成復(fù)雜可視化、數(shù)據(jù)分析師友好定制化能力弱于Matplotlib，復(fù)雜交互功能有限6.2

可視化實(shí)現(xiàn)常用可視化工具包對(duì)比可視化設(shè)計(jì)階段明確可視化目標(biāo)核心目標(biāo)：展示樂(lè)山市2015-2024年主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的時(shí)間序列變化趨勢(shì)關(guān)鍵指標(biāo)：地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP），三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)），工業(yè)與建筑業(yè)增加值，人均GDP選擇圖表類型時(shí)間趨勢(shì)分析：選擇折線圖（LineChart）優(yōu)勢(shì)：清晰展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的增減趨勢(shì)和周期性變化多指標(biāo)對(duì)比：通過(guò)不同顏色線條區(qū)分7個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)交互功能設(shè)計(jì)范圍選擇：頂部按鈕：快速選擇1年/5年/10年/全部時(shí)間范圍底部滑塊：精確選擇任意時(shí)間區(qū)間數(shù)據(jù)探索：鼠標(biāo)懸停：顯示具體年份和指標(biāo)數(shù)值動(dòng)態(tài)縮放：支持圖表區(qū)域的拖拽縮放視覺(jué)設(shè)計(jì)顏色方案：使用Plotly默認(rèn)的顏色循環(huán)，保證不同指標(biāo)顏色區(qū)分度重要指標(biāo)（如GDP）使用更顯眼的顏色布局優(yōu)化：自動(dòng)調(diào)整坐標(biāo)軸范圍添加清晰的數(shù)據(jù)標(biāo)簽和圖例設(shè)置白色背景減少視覺(jué)干擾圖表制作階段（代碼實(shí)現(xiàn)）數(shù)據(jù)加載與清洗python#讀取CSV文件df=pd.read_csv("output.csv",encoding='utf-8')#數(shù)據(jù)清洗forcolindf.columns[1:]:#從第二列開(kāi)始轉(zhuǎn)換df[col]=pd.to_numeric(df[col],errors='coerce')#強(qiáng)制轉(zhuǎn)換數(shù)值類型df=df.dropna()#刪除包含空值的行創(chuàng)建Plotly圖表對(duì)象pythonfig=px.line(df,x="年份",y=["地區(qū)生產(chǎn)總值","第一產(chǎn)業(yè)",...,"人均地區(qū)生產(chǎn)總值"],#所有需要展示的列title="樂(lè)山市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí)間序列分析（2015-2024）",labels={"value":"經(jīng)濟(jì)指標(biāo)值（單位：億元）","variable":"經(jīng)濟(jì)指標(biāo)"},template="plotly_white")添加交互功能pythonfig.update_layout(xaxis=dict(rangeselector=dict(buttons=list([dict(count=1,label="1年",step="year",stepmode="backward"),dict(count=5,label="5年",step="year",stepmode="backward"),dict(count=10,label="10年",step="year",stepmode="backward"),dict(step="all")])),rangeslider=dict(visible=True),type="date"#啟用時(shí)間軸模式))結(jié)果展示階段交互式查看JupyterNotebook：直接運(yùn)行代碼后，圖表會(huì)內(nèi)嵌在單元格下方交互操作：鼠標(biāo)懸停：自動(dòng)顯示該點(diǎn)的年份和所有指標(biāo)數(shù)值拖拽縮放：按住鼠標(biāo)左鍵拖動(dòng)選擇時(shí)間范圍點(diǎn)擊圖例：顯示/隱藏特定指標(biāo)線條導(dǎo)出與分享python#保存為獨(dú)立HTML文件fig.write_html("economic_visualization.html")HTML文件特點(diǎn)：包含所有交互功能可通過(guò)瀏覽器直接打開(kāi)支持離線查看和分享分析解讀示例長(zhǎng)期趨勢(shì)分析：拖動(dòng)底部滑塊查看2015-2024年整體趨勢(shì)觀察GDP與三大產(chǎn)業(yè)的同步增長(zhǎng)關(guān)系異常值檢測(cè)：使用范圍滑塊聚焦2020年前后分析疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響指標(biāo)對(duì)比：隱藏其他指標(biāo)，單獨(dú)比較第二產(chǎn)業(yè)與工業(yè)增加值的變化趨勢(shì)驗(yàn)證工業(yè)增加值在第二產(chǎn)業(yè)中的占比變化工具選擇優(yōu)勢(shì)總結(jié)功能需求Plotly實(shí)現(xiàn)方式替代方案局限性多指標(biāo)對(duì)比自動(dòng)顏色分配+圖例需手動(dòng)設(shè)置顏色和圖例時(shí)間序列交互內(nèi)置時(shí)間軸+范圍選擇器需自定義JavaScript實(shí)現(xiàn)數(shù)值精度顯示鼠標(biāo)懸停自動(dòng)格式化數(shù)值需額外添加懸浮框組件跨平臺(tái)分享生成獨(dú)立HTML文件依賴特定運(yùn)行環(huán)境開(kāi)發(fā)效率Python原生API需要學(xué)習(xí)其他語(yǔ)言（如D3.js）第七章設(shè)計(jì)小結(jié)剛開(kāi)始從指定的政府網(wǎng)頁(yè)中提取結(jié)構(gòu)化經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)并保存為CSV文件，采用了一系列技術(shù)手段確保數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性和完整性。首先，針對(duì)可能存在的SSL兼容性問(wèn)題，自定義了SSL適配器，通過(guò)繼承HTTPAdapter并重寫init_poolmanager方法，強(qiáng)制使用TLS1.2協(xié)議并兼容舊版加密算法，有效避免了因SSL/TLS版本不兼容導(dǎo)致的請(qǐng)求失敗。這一步驟通過(guò)requests.Session會(huì)話對(duì)象實(shí)現(xiàn)全局請(qǐng)求配置，提升了代碼的可維護(hù)性和復(fù)用性。在網(wǎng)頁(yè)請(qǐng)求階段，利用requests庫(kù)發(fā)起HTTPSGET請(qǐng)求，并顯式設(shè)置響應(yīng)編碼為GB2312，以正確解析中文網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。獲取到HTML文檔后，采用BeautifulSoup庫(kù)進(jìn)行解析，通過(guò)html.parser解析器構(gòu)建DOM樹(shù)，便于后續(xù)元素定位。數(shù)據(jù)提取過(guò)程中，精準(zhǔn)定位到首個(gè)<table>元素，遍歷所有表格行<tr>，并進(jìn)一步提取單元格<td>和表頭<th>內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的完整性。數(shù)據(jù)清洗是保障分析工作質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在實(shí)際操作期間，構(gòu)建嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選規(guī)范：系統(tǒng)自動(dòng)將空白行、注釋內(nèi)容與非數(shù)據(jù)標(biāo)題篩除，只保留符合8列樣式且首列為數(shù)字的有效數(shù)據(jù)，該方法成功過(guò)濾了網(wǎng)頁(yè)里的非數(shù)據(jù)內(nèi)容，如說(shuō)明性的文字和分頁(yè)標(biāo)志，保證最后保存的皆為有價(jià)值的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。文件存儲(chǔ)依照csv模塊規(guī)范實(shí)施處理，先寫入一目了然的字段標(biāo)題，后續(xù)數(shù)據(jù)按順序依次追加，防止重復(fù)標(biāo)題對(duì)使用造成負(fù)面效應(yīng)，尤其要留意設(shè)置UTF-8編碼和換行參數(shù)，保證中文顯示無(wú)誤，文件格式規(guī)范合理，方便各類程序讀取，考慮到實(shí)際運(yùn)行期間或許會(huì)產(chǎn)生的各類問(wèn)題，代碼里配置了完善的錯(cuò)誤捕捉體系。不管是網(wǎng)絡(luò)連接的毛病、數(shù)據(jù)解析的異常還是文件寫入的差錯(cuò)，都可及時(shí)察覺(jué)且記錄，切實(shí)提升了程序的穩(wěn)定性，最終輸出的CSV文件囊括了年份、地區(qū)生產(chǎn)總值、三大產(chǎn)業(yè)增加值等主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這些規(guī)范的數(shù)據(jù)可以直接拿去做后續(xù)分析工作，整個(gè)設(shè)計(jì)聚焦擴(kuò)展性，可輕易適配更多數(shù)據(jù)源，同時(shí)方便調(diào)整字段結(jié)構(gòu)，處于數(shù)據(jù)清洗階段，基于Pandas搭建起專業(yè)的數(shù)據(jù)處理流程。首先準(zhǔn)確讀取原始數(shù)據(jù)，然后分步驟解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：缺失值處理采用科學(xué)方法：先全面檢查各字段缺失情況，數(shù)值型字段補(bǔ)零保證計(jì)算有效性，文本型字段標(biāo)記為"未知"保持信息完整。這種區(qū)別對(duì)待的方式既實(shí)用又嚴(yán)謹(jǐn)。異常值檢測(cè)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理：以地區(qū)生產(chǎn)總值為例，通過(guò)Z-score方法識(shí)別偏離正常范圍的數(shù)據(jù)，用合理值替換極端值。這種方法在保持?jǐn)?shù)據(jù)整體特征的同時(shí)，消除了異常點(diǎn)對(duì)分析的干擾。重復(fù)數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)單直接：準(zhǔn)確識(shí)別并刪除完全重復(fù)的記錄，確保每條數(shù)據(jù)都是唯一的。這個(gè)步驟雖然基礎(chǔ)，但對(duì)保證分析準(zhǔn)確性非常重要。完成清洗后，數(shù)據(jù)會(huì)另存為標(biāo)注明確的新文件，與原始數(shù)據(jù)區(qū)分。整個(gè)流程設(shè)計(jì)為可調(diào)整的參數(shù)化模式，方便根據(jù)實(shí)際需求優(yōu)化處理方式。每個(gè)步驟都有清晰的運(yùn)行反饋，既便于檢查又利于后續(xù)維護(hù)。經(jīng)過(guò)這樣系統(tǒng)的清洗，數(shù)據(jù)質(zhì)量得到顯著提升，為后續(xù)的經(jīng)濟(jì)分析工作打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。針對(duì)網(wǎng)頁(yè)抓取的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)CSV文件進(jìn)行了精細(xì)化的數(shù)據(jù)清洗，重點(diǎn)解決了數(shù)據(jù)類型不一致和數(shù)值格式問(wèn)題，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析奠定了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先，通過(guò)Pandas的read_csv方法加載原始數(shù)據(jù)文件，利用encoding='utf-8'參數(shù)確保中文字符正確解析，這是處理中文數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)步驟。在數(shù)據(jù)清洗階段，代碼采取了兩項(xiàng)關(guān)鍵措施：年份列類型轉(zhuǎn)換：將原本可能以字符串形式存在的"年份"列，使用astype(int)方法顯式轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型。這一轉(zhuǎn)換使得年份數(shù)據(jù)可直接參與時(shí)間序列分析，如計(jì)算同比增長(zhǎng)率等需要數(shù)值運(yùn)算的場(chǎng)景。數(shù)值列格式標(biāo)準(zhǔn)化：針對(duì)包含經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的7個(gè)數(shù)值型列（如地區(qū)生產(chǎn)總值、三次產(chǎn)業(yè)增加值等），代碼采用正則表達(dá)式replace({',':''},regex=True)批量移除數(shù)字中的千位分隔符逗號(hào)。這種處理解決了因網(wǎng)頁(yè)抓取時(shí)數(shù)據(jù)格式不一致導(dǎo)致的類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤，隨后通過(guò)astype(float)將清洗后的字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)，確保所有數(shù)值列具備統(tǒng)一的數(shù)據(jù)類型，為后續(xù)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算（如求和、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等）和可視化（如折線圖、柱狀圖）提供了可靠的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)清洗臨近結(jié)束的階段，會(huì)專門審視清洗后的數(shù)據(jù)樣本，經(jīng)由顯示前5條記錄，可以明顯觀察到數(shù)據(jù)清洗的效用，這個(gè)簡(jiǎn)便的檢查步驟實(shí)用意義大，既能查證數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是否成功，又能及時(shí)發(fā)現(xiàn)也許殘留的瑕疵，就像遺漏掉的逗號(hào)或是轉(zhuǎn)換失敗造成的空值。整個(gè)清洗流程設(shè)計(jì)得極為靈活，假如需要處理新出現(xiàn)的帶逗號(hào)數(shù)值列，只要往指定列表中添加對(duì)應(yīng)字段名，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)做好清洗事宜，該模塊化設(shè)計(jì)思路使后續(xù)維護(hù)以及擴(kuò)展變得很簡(jiǎn)單。經(jīng)過(guò)一套系統(tǒng)清洗，數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)現(xiàn)明顯提升：把數(shù)值字段都轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型，年份字段改成整數(shù)型，杜絕了不同類型胡亂混用可能造成的計(jì)算錯(cuò)誤數(shù)據(jù)格式實(shí)現(xiàn)規(guī)范統(tǒng)一，替后續(xù)分析工作掃除了阻礙整個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變得更加清晰又可靠，提高了分析結(jié)果的精確水平這種合理化的清理操作，確保經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)既準(zhǔn)確又可用，為后續(xù)階段的數(shù)據(jù)分析與決策支持給予可靠保障，各個(gè)步驟都有著明確的操作規(guī)范與檢查體系，既保障了整體處理效率，又保障了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)可用性：排除了格式造成的干擾，讓統(tǒng)計(jì)軟件能無(wú)誤識(shí)別數(shù)值。分析友好性：標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可直接應(yīng)用到Pandas內(nèi)置分析函數(shù)或者M(jìn)atplotlib/Seaborn可視化工具上，極大提升分析成效，該清洗方案為區(qū)域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等應(yīng)用場(chǎng)景提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。根據(jù)清洗后的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集，運(yùn)用Pandas庫(kù)實(shí)現(xiàn)了多維度分析，包括GDP總量核算、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比計(jì)算和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增長(zhǎng)率分析，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究提供關(guān)鍵量化依據(jù)。首先，通過(guò)groupby方法按年份分組，使用sum函數(shù)對(duì)"地區(qū)生產(chǎn)總值"列進(jìn)行聚合，計(jì)算出各年份的GDP總量。這一操作將原始數(shù)據(jù)從明細(xì)記錄轉(zhuǎn)化為年度匯總數(shù)據(jù)，便于觀察經(jīng)濟(jì)總量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。其次，為揭示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征，定義了calculate_percentage函數(shù)，采用apply方法逐行計(jì)算各產(chǎn)業(yè)增加值占GDP總量的百分比。該函數(shù)通過(guò)div進(jìn)行除法運(yùn)算，配合mul(100)將結(jié)果轉(zhuǎn)換為百分比格式，確保產(chǎn)出數(shù)據(jù)具備直觀可讀性。計(jì)算范圍限定在numeric_cols[1:-1]，即排除"年份"和"人均地區(qū)生產(chǎn)總值"列，專注于三次產(chǎn)業(yè)及工業(yè)、建筑業(yè)的占比分析，精確反映了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)在不同年份的演變。在增長(zhǎng)率分析環(huán)節(jié)，再次利用groupby按年份分組，通過(guò)agg方法結(jié)合lambda函數(shù)，計(jì)算"地區(qū)生產(chǎn)總值"和"人均地區(qū)生產(chǎn)總值"相對(duì)于該年份初始值的增長(zhǎng)率。這里采用(x.iloc[-1]/x.iloc[0]-1)*100公式，通過(guò)首尾值對(duì)比量化增長(zhǎng)幅度，能夠清晰展示經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在年度內(nèi)的擴(kuò)張速度。最終，通過(guò)兩次打印輸出關(guān)鍵分析結(jié)果：各年份GDP總量：展示區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模的歷史變化軌跡。最新年份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比：突出當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的支柱產(chǎn)業(yè)分布，為政策制定提供決策參考。該分析流程展現(xiàn)出良好的擴(kuò)展性，如需增加分析維度（如就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資等），只需擴(kuò)展numeric_cols定義并調(diào)整計(jì)算邏輯即可。通過(guò)量化分析，代碼有效揭示了經(jīng)濟(jì)總量、結(jié)構(gòu)變遷和增長(zhǎng)動(dòng)能三大核心問(wèn)題，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)和戰(zhàn)略規(guī)劃提供了數(shù)據(jù)支撐。然后利用Matplotlib和Seaborn庫(kù)構(gòu)建了包含三個(gè)子圖的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析儀表盤，通過(guò)多維度可視化直觀呈現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵特征。首先，通過(guò)plt.figure(figsize=(18,6))創(chuàng)建了18英寸寬、6英寸高的畫布，為后續(xù)圖表布局提供充足空間。第一個(gè)子圖采用sns.lineplot繪制GDP總量趨勢(shì)圖，設(shè)置estimator='sum'對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行年度匯總，配合skyblue配色生成平滑曲線。該圖通過(guò)plt.ylabel明確標(biāo)注單位為億元，配合網(wǎng)格線增強(qiáng)數(shù)據(jù)可讀性，清晰展示了區(qū)域經(jīng)濟(jì)總量的歷史增長(zhǎng)軌跡。第二個(gè)子圖專注于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析，通過(guò)df.melt將數(shù)據(jù)重塑為長(zhǎng)格式，使三次產(chǎn)業(yè)增加值能夠在同一坐標(biāo)系下堆疊顯示。sns.barplot采用Set2調(diào)色板生成分組柱狀圖，配合圖例說(shuō)明產(chǎn)業(yè)類型，直觀對(duì)比了不同年份各產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值貢獻(xiàn)比例，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供可視化依據(jù)。第三個(gè)子圖轉(zhuǎn)向人均維度，使用sns.lineplot配合estimator='mean'計(jì)算年度均值，以橙色折線圖展示人均GDP變化趨勢(shì)。該圖通過(guò)plt.ylabel標(biāo)注單位為元，與總量趨勢(shì)圖形成互補(bǔ)，共同反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量提升。在圖表呈現(xiàn)細(xì)節(jié)上，代碼統(tǒng)一設(shè)置標(biāo)題字號(hào)為12，坐標(biāo)軸標(biāo)簽字號(hào)為10，確保信息層級(jí)分明。plt.tight_layout()自動(dòng)調(diào)整子圖間距，避免元素重疊，最終通過(guò)plt.savefig輸出300dpi的高清PNG文件，滿足專業(yè)報(bào)告需求。該可視化方案實(shí)現(xiàn)了三大分析目標(biāo)：趨勢(shì)追蹤：GDP總量曲線揭示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能結(jié)構(gòu)解析：堆疊柱狀圖對(duì)比產(chǎn)業(yè)分布變遷質(zhì)量評(píng)估：人均指標(biāo)折線圖反映發(fā)展效益通過(guò)參數(shù)化配置（如顏色方案、圖表尺寸）和模塊化設(shè)計(jì)（子圖獨(dú)立生成），代碼具備良好的擴(kuò)展性，可便捷添加如增長(zhǎng)率對(duì)比、區(qū)域差異分析等新的可視化模塊，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)提供全面的決策支持。在原有經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)上，進(jìn)一步集成機(jī)器學(xué)習(xí)功能，實(shí)現(xiàn)了基于歷史數(shù)據(jù)的GDP預(yù)測(cè)分析。代碼采用Scikit-learn庫(kù)構(gòu)建線性回歸模型，通過(guò)滑動(dòng)窗口法將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為監(jiān)督學(xué)習(xí)格式：create_dataset函數(shù)以3年為窗口寬度，將連續(xù)三年的GDP值作為特征(X)，第四年值作為標(biāo)簽(y)，構(gòu)建出適合模型訓(xùn)練的輸入輸出對(duì)REF_Ref195830674\r\h[11]。在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，代碼按8:2比例劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集，選用LinearRegression進(jìn)行擬合，通過(guò)均方誤差(MSE)量化預(yù)測(cè)精度，并展示前三個(gè)預(yù)測(cè)樣本與實(shí)際值的對(duì)比。為直觀呈現(xiàn)預(yù)測(cè)效果，代碼將原始數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值合并，使用Seaborn繪制雙曲線圖：藍(lán)色折線展示歷史實(shí)際GDP，紅色折線延伸至未來(lái)五年預(yù)測(cè)值。預(yù)測(cè)生成邏輯采用迭代方式，以上一年預(yù)測(cè)值作為新窗口的輸入，逐步推算出連續(xù)五年的預(yù)測(cè)結(jié)果。該預(yù)測(cè)方案展現(xiàn)出三大特點(diǎn)：時(shí)序特征提?。夯瑒?dòng)窗口法有效捕捉了時(shí)間序列的連續(xù)性特征模型可解釋性：線性回歸的系數(shù)可反映各歷史年份對(duì)預(yù)測(cè)值的影響權(quán)重?cái)U(kuò)展便利性：通過(guò)調(diào)整window_size參數(shù)可嘗試不同時(shí)間跨度的預(yù)測(cè)模式，或替換為更復(fù)雜的模型（如LSTM）提升預(yù)測(cè)精度可視化部分通過(guò)plt.figure(figsize=(12,5))設(shè)置適宜的畫布比例，采用300