一零六四、世界杯数据可视化分析（阿里云天池赛）

**一零六四、世界杯数据可视化分析**

**背景**

作为一名数据科学家，我被邀请参加了阿里云天池赛的世界杯数据可视化分析挑战。这个挑战要求我们使用世界杯历史数据进行可视化分析，并尝试预测未来比赛结果。

**数据来源**

我们的数据源是来自Kaggle的世界杯历史数据集，该数据集包含了从1974年到2022年的所有世界杯比赛数据，包括球队名称、比赛结果、得分等信息。我们将使用这个数据集进行分析和预测。

**数据准备**

首先，我们需要对数据进行一些基本的处理，如缺失值填充、数据清洗等。在Python中，我们可以使用Pandas库来完成这些任务。

import pandas as pd#读取数据df = pd.read_csv('worldcup_data.csv')

# 缺失值填充df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 数据清洗df.drop_duplicates(inplace=True)

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制球队胜率柱状图plt.bar(df['Team'], df['WinRate'])
plt.xlabel('Team')
plt.ylabel('Win Rate')
plt.title('World Cup Win Rate by Team')
plt.show()

# 绘制球队得分分布直方图plt.hist(df['Score'], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('World Cup Score Distribution')
plt.show()

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Win', axis=1), df['Win'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林模型rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果y_pred = rf.predict(X_test)

#评估预测结果accuracy = rf.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')