2021年国赛e题数据处理
摘要：
一、引言 
1.2021 年国赛 e 题背景介绍 
2.数据处理在国赛中的重要性
numpy库不具有的功能有二、数据处理方法及技术 
1.数据清洗 
2.数据挖掘与分析 
3.数据可视化
三、数据处理工具 
1.Python 数据处理库 
2.Pandas 数据处理框架 
3.Numpy 数值计算库
四、数据处理实践 
1.数据获取与导入 
2.数据清洗与预处理 
3.数据分析和可视化 
4.结果呈现与报告撰写
五、国赛 e 题数据处理案例分析 
1.案例背景介绍 
2.数据处理过程详解 
3.结果展示与评价
六、总结与展望 
1.数据处理在国赛中的作用和价值 
2.未来数据处理技术的发展趋势 
3.对参赛者的建议和启示
正文：
一、引言
在 2021 年全国大学生数学建模竞赛（简称国赛）中，e 题涉及到大量的数据处理任务。数据处理作为数学建模的重要组成部分，对于参赛者来说具有极高的挑战性。本文旨在对 2021 年国赛 e 题数据处理的相关方法和技术进行探讨，以期为参赛者提供一些有益的参考。
二、数据处理方法及技术
数据处理涵盖多个方面，包括数据清洗、数据挖掘与分析以及数据可视化。数据清洗是对原始数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。数据挖掘与分析是对数据进行深入研究，发现其中的规律和关联。数据可视化则是将数据以图表的形式展示出来，帮助人们更直观地理解数据。
三、数据处理工具
在数据处理过程中，Python 是一种非常常用的编程语言，其丰富的库和框架为数据处理提供了强大的支持。Pandas 作为 Python 数据处理领域的重要库，提供了数据结构、数据操作和数据分析等多种功能。Numpy 则是一款用于数值计算的库，可以高效地完成数组操作、线性代数计算等任务。
四、数据处理实践
数据处理实践包括数据获取与导入、数据清洗与预处理、数据分析和可视化以及结果呈现与报告撰写等环节。参赛者需要根据题目要求，灵活运用各种数据处理技术和工具，完成对数据的处理和分析，并最终形成一份完整的作品。
五、国赛 e 题数据处理案例分析
本文以 2021 年国赛 e 题为例，详细介绍了数据处理的过程。首先，从题目给出的数据源获取数据，并使用 Pandas 库进行导入和整理。接着，运用数据清洗技术对数据进行预处理，包括去除重复数据、填补缺失值等。然后，利用 Numpy 库进行数据挖掘与分析，出数据之间的关联和规律。最后，运用数据可视化技术将分析结果以图表的形式展示出来，并撰写报告对整个数据处理过程进行总结。
六、总结与展望
数据处理在国赛中具有重要意义，可以帮助参赛者更好地理解题目背景，挖掘数据之间的联系，从而为解决问题提供有力支持。随着数据处理技术的不断发展，未来的国赛题目将更加注重数据的复杂性和多样性，对参赛者的数据处理能力提出更高的要求。