《世界幸福指数分析——基于Jupyter Notebook》 在当今全球化时代，人们对生活质量的关注度日益提升，其中，世界幸福指数成为了衡量各国居民幸福感的重要指标。这个项目以“世界_幸福指数”为主题，旨在通过数据分析，揭示不同国家和地区的人们在幸福感方面的差异。我们将使用Jupyter Notebook这一强大的数据可视化和分析工具，对数据进行深入探究。 Jupyter Notebook是一款开源的Web应用程序，允许用户创建和分享包含代码、方程、可视化和文本的文档。它支持多种编程语言，包括Python，使得数据科学家能够以交互式的方式处理和展示数据。在这个项目中，我们首先会导入必要的库，如Pandas用于数据处理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化。 1. 数据预处理：项目文件中的数据通常来自于各种报告或数据库，如联合国的《世界幸福报告》。我们需要对数据进行清洗，处理缺失值，统一格式，并对非数值数据进行编码，以便于后续的分析。 2. 描述性统计：使用Pandas提供的函数，我们可以快速获取数据的基本统计信息，包括平均值、中位数、标准差等，以了解各个变量的一般情况。 3. 探索性数据分析：通过绘制箱线图、直方图、散点图等，我们可以发现数据的分布特征，如是否存在异常值，各国幸福指数的分布情况，以及与其它因素（如经济、健康、教育等）的关系。 4. 相关性分析：计算幸福指数与其他因素之间的相关系数，理解它们之间的关联强度和方向。例如，GDP、社会支持、健康寿命等可能与幸福指数高度相关。 5. 因子分析：为了更深入地挖掘影响幸福指数的因素，可以进行因子分析，将多个变量合并为少数几个因子，简化模型并识别关键驱动因素。 6. 国家间比较：通过地图可视化，我们可以直观地看到全球各国的幸福指数分布，对比不同地区的幸福水平。 7. 模型构建：使用回归分析或其他机器学习方法，建立预测模型，探究哪些因素最能预测一个国家的幸福指数。 8. 结果解释：我们会解释分析结果，提出结论，并可能给出政策建议，比如哪些因素的改善可能有助于提高人民的幸福感。 通过这个项目，我们不仅能掌握数据分析的流程和技术，还能对全球幸福状况有更深入的理解，这对于我们理解人类社会发展，以及制定相关政策具有重要的参考价值。同时，Jupyter Notebook的使用也让数据分析过程变得透明且易于分享，促进了知识的传播与交流。

2005-2018 世界各国幸福指数。 数据来源：https://worldhappiness.report/ed/2019/ 盖洛普世界民意调查（生活评价问题）

《 2020年报告》首次通过主观幸福感对全球城市进行排名，并更深入地探讨了社会，城市和自然环境如何结合在一起影响我们的幸福。幸福分数和排名使用盖洛普世界民意调查的数据。分数基于对民意调查中提出的主要生活评估问题的答案。分数来自2015-2020年全国代表性的样本，并使用盖洛普权重使估算值具有代表性。幸福评分后面的各栏估算了六个因素（经济生产，社会支持，预期寿命，自由，没有腐败和慷慨）中每个因素在何种程度上有助于使每个国家的生活评价高于反乌托邦，一个假设的国家，其六个因素的价值均等于世界最低的国家平均值。

专题三,,群文通练四　幸福指数.docx

中国社会幸福指数.html

2019.csv（全球人口幸福指数）

数学建模-城市幸福指数.pdf

基于结构方程模型的大学生幸福指数分析，裴松，吕涛，本文以某大学学生的调查问卷为主，首先对学生幸福度的影响因素进行SPSS的信度和探索性因子分析，达到指标后进行影响幸福度的各因�

64-BW-《基于工会使命打造幸福指数的工会活动组织能力提升工作坊》课程大纲.doc