
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品
作者:真達、Mika
數(shù)據(jù):真達
【導(dǎo)讀】
2020年年初,突然襲來的新冠疫情給我們的生活帶來了巨大的改變,與此同時也讓許多國際體育賽事停擺。3月24日,東京奧組委宣告,2020東京夏季奧運會延期至2021年夏季舉行。
隨著國內(nèi)疫情逐漸得到有效控制,我們的生活已步入正軌,但全球的疫情形勢還很嚴峻。8月份以來,日本的第二波疫情來勢洶洶,單日新增確診人數(shù)不斷刷新歷史新高,11月18日單日新增確診人數(shù)已達到2201人。
這也使得原本延遲一年的2020東京奧運會,再次籠罩上了一層不確定性。人們不禁在想,已經(jīng)要延期一年的東京奧運會還能順利舉辦嗎?
那么關(guān)于奧運會這場世界上影響力最大的體育盛會,背后有哪些有趣的數(shù)據(jù)。
奧運會參賽國數(shù)量和比賽項目有哪些變化?
各國累計獎牌數(shù)排名是怎樣的?
參賽運動員的年齡和身高有哪些特征?
今天我們就帶你用數(shù)據(jù)來好好盤一盤。
奧林匹克運動會發(fā)源于兩千多年前的古希臘,因舉辦地在奧林匹亞而得名。并于1896年舉辦了首屆奧運會,1924年舉辦了首屆冬奧會,是世界上影響力最大的體育盛會。
01數(shù)據(jù)理解
我們選取了一個關(guān)于現(xiàn)代奧運會的歷史數(shù)據(jù)集,包括從1896年雅典奧運會到2016年里約奧運會的所有奧運會。
數(shù)據(jù)集取自網(wǎng)站:www.sports-reference.com
需要注意的是,冬季奧運會和夏季奧運會從1994年起分開,每兩年間隔舉行,1992年冬季奧運會是最后一屆與夏季奧運會同年舉行的冬奧會。自1924年開始第1屆,截至2018年共舉辦了23屆,每四年一屆。
athlete_events.csv 文件包含271116行和15列。每一行對應(yīng)于在一個單獨的奧運會項目(運動員項目)中參賽的運動員。列為:
02讀入數(shù)據(jù)
首先導(dǎo)入包和數(shù)據(jù)。
# 導(dǎo)入庫 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly as py import plotly.graph_objs as go import plotly.express as px import plotly.figure_factory as ff from plotly.subplots import make_subplots pyplot = py.offline.plot
# 讀入數(shù)據(jù) df_athlete = pd.read_csv('./archive/athlete_events.csv') df_regions = pd.read_csv('./archive/noc_regions.csv') df_athlete.head()
df_athlete.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 271116 entries, 0 to 271115 Data columns (total 15 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 271116 non-null int64 1 Name 271116 non-null object 2 Sex 271116 non-null object 3 Age 261642 non-null float64 4 Height 210945 non-null float64 5 Weight 208241 non-null float64 6 Team 271116 non-null object 7 NOC 271116 non-null object 8 Games 271116 non-null object 9 Year 271116 non-null int64 10 Season 271116 non-null object 11 City 271116 non-null object 12 Sport 271116 non-null object 13 Event 271116 non-null object 14 Medal 39783 non-null object dtypes: float64(3), int64(2), object(10) memory usage: 31.0+ MB
df_regions.head()
此處對數(shù)據(jù)做以下處理,以方便后續(xù)的分析:
# 合并數(shù)據(jù) df_all = pd.merge(df_athlete, df_regions, how='left', on='NOC') # 處理Sex列 df_all['Sex'] = df_all['Sex'].map({'M': 'Male', 'F': 'Female'}) # 處理Medal列 df_all['Medal'].fillna('No Medal', inplace=True) df_all.head()
我們使用處理好的數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)可視化分析,結(jié)果如下:
1奧運會總體數(shù)據(jù)
參賽國家數(shù)量變化
整體上來看,參賽國家呈現(xiàn)上升趨勢,但其中有兩屆奧運會存在異常的下降。分別是:
1976年蒙特利爾奧運會:出現(xiàn)了規(guī)??涨暗姆捶N族歧視行動,此次運動會遭到了非洲國家的抵制,規(guī)模遠遜于上屆。
1980年莫斯科奧運會:為了表示對蘇聯(lián)入侵阿富汗的譴責(zé)和憤怒,美國帶頭拒絕參加1980年的莫斯科奧運會,并號召其他國家一起抵制。在美國的號召下,最終一共有65個國家抵制莫斯科奧運會,占當(dāng)時報名參賽國數(shù)量的五分之二。最后只有80個國家參加莫斯科奧運會, 大約5000余人參賽,參賽人數(shù)還沒有參與報道的記者數(shù)量多,創(chuàng)歷史記錄。
比賽項目數(shù)量變化
可以看出,奧運會的比賽項目呈現(xiàn)波浪式上升的趨勢,其中在1980-2000年這20年,比賽項目增長趨勢最大,且以夏季奧運會尤為突出,但2000年以后比賽項目增加趨勢慢慢變?yōu)槠椒€(wěn)的態(tài)勢了。
各個國家累計獎牌數(shù)量TOP 20
我們選取了各個項目獲得獎牌數(shù)目排名前20的國家,通過比較發(fā)現(xiàn)美國不管是金牌、銀牌還是銅牌都領(lǐng)先很多,然后是俄羅斯和德國。由于缺席了多屆奧運會,我國的累計獎牌數(shù)排名偏后。
2奧運會參賽運動員數(shù)據(jù)
每屆參賽人數(shù)
從圖中可以觀察到,夏季奧運會參賽最多人數(shù)的是2000年的悉尼奧運會,參賽人數(shù)13821人,冬季奧運會參賽人數(shù)最多的是2014年,參賽人數(shù)4891人。
參加夏季奧運會的人數(shù)遠遠多于冬季的人數(shù),可能是比賽項目少的原因。同時,第一次世界大戰(zhàn)和第二次世界大戰(zhàn)期間沒有舉辦過奧運會。
參賽運動員男女人數(shù)和比例變化
(男女人數(shù)變化)
(男女比例變化)
我們縱觀整個奧運歷史,雖然奧運會的開始,運動員男女比例較為懸殊,男性運動員占比一直高于女性運動員。但是我們可以看到,隨著奧運會的發(fā)展,女性運動員的占比一直在提升,目前參加奧運會男女比例幾乎接近于1:1。
參賽運動員年齡和獎牌數(shù)
圖中可以看出,年齡的分布呈現(xiàn)右偏分布,其中80%的區(qū)域集中在19歲到33歲之間,25歲左右是運動員的黃金年齡。
縱觀整個奧運史,年齡最小的運動員僅為10歲。1896年,第一屆現(xiàn)代奧運會在希臘舉辦,僅僅10歲零218天的東道主體操選手Dimitrios Loundras參賽并獲得了銅牌,
1928年阿姆斯特丹夏季奧運會中,一名97歲高齡的美國“運動員”,參加了雕刻的“運動項目”,但并未獲得名次。這個記錄應(yīng)該是不會被打破了。
參賽運動員的身高、體重分布
(身高變化)
(體重變化)
我們篩選了1960年之后的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)參賽選手中男性身高分布在127cm-226cm之間,女性身高分布在127cm-213cm之間,男性體重的分布在37kg-226kg之間,女性的體重分布在25kg-167kg之間。
結(jié)語
由于新冠疫情的影響,日本東京奧運會成為了現(xiàn)代奧林匹克運動史上首屆被推遲的奧運會。而這次延期帶來的影響無疑是巨大的,據(jù)多家日本媒體報道,東京奧運會推遲舉行造成的直接經(jīng)濟損失約為60億美元。賽事場館和酒店的支出、人力成本等各項額外開支,都會讓東道主接下來的籌辦捉襟見肘。總之,還是期待明年的全球疫情能夠有所好轉(zhuǎn)吧...
參考資料:
http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/510365_4989159dfb754097843f17b9606aabfe.html
維基百科 奧林匹克運動會
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A5%A5%E6%9E%97%E5%8C%B9%E5%85%8B%E8%BF%90%E5%8A%A8%E4%BC%9A
——熱門課程推薦:
想學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析與金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型精英訓(xùn)練營,您可以點擊>>>“人才轉(zhuǎn)型”了解課程詳情;
想從事業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析師,您可以點擊>>>“數(shù)據(jù)分析師”了解課程詳情;
想從事大數(shù)據(jù)分析師,您可以點擊>>>“大數(shù)據(jù)就業(yè)”了解課程詳情;
想成為人工智能工程師,您可以點擊>>>“人工智能就業(yè)”了解課程詳情;
想了解Python數(shù)據(jù)分析,您可以點擊>>>“Python數(shù)據(jù)分析師”了解課程詳情;
想咨詢互聯(lián)網(wǎng)運營,你可以點擊>>>“互聯(lián)網(wǎng)運營就業(yè)班”了解課程詳情;
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10