2021美赛数据分析全网首发（R语言）

女爷i 2023-01-16 06:54 181阅读 0赞

### 目录 ###

*  引言
 *  1、统计数据准确性
 *   *  1.1 MCM
     *  1.2 ICM
 *  2、各个赛题参加人数及其比例
 *   *  2.1 透视图表
     *  2.2 分析
 *  3、各个题目获奖人数
 *  4、各个题目获奖比例
 *  5、总结与资源

# 引言 #

北京时间4月23号23点左右，美赛成绩陆续发布，不少参赛选手经历了一场“刮彩票”，有的是`O`也算没有辜负参赛4天的努力，有的是`S`也只能下次继续加油。具体查看方式见博文：[2021美赛什么时候出成绩？][2021]1。今天（北京时间4月24）关于比赛的官方文档统计数据发布。即如下六个文档（pdf）：  
![在这里插入图片描述][20210424201358842.png_pic_center]  
具体文档可以去美赛官网下载观看。  
在文档中统计分别统计的MCM和ICM的各个奖项的获奖比例及其人数，因为这是两个不同的比赛。但是缺少每个题目的获奖的具体数据。  
本文使用`R语言`对pdf中的数据进行读取整理，并使用excel做成`数据透视表和数据透视图`，供各位参赛着明确自己的位置，获得S的不要气馁，因为一半的人陪你得S；得F得不要骄傲，因为今年得比例确实提高了，比之前年份得M奖的比例相当。当然依然不能否认你们的优秀。得O的都是大佬，估计也每个赛题平稳5-6个，啥都不说了就是牛。

想获得处理的原始数据的见 文末 。

下面展示统计图表。

# 1、统计数据准确性 #

先说明一下文本使用数据的准确性，下面是我整理完之后的数据。MCM以及ICM总共`26124`支队伍。

> Data
           TeamNum problem        level
        1: 2100112       D  Outstanding
        2: 2100242       D  Outstanding
        3: 2101855       D  Outstanding
        4: 2106028       D  Outstanding
        5: 2107091       D  Outstanding
       ---                             
    26120: 2127566       C Disqualified
    26121: 2125243       C Disqualified
    26122: 2127507       C Disqualified
    26123: 2105727       C          Not
    26124: 2122048       C          Not

## 1.1 MCM ##

下面是官网对MCM的统计数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

> table(Data[problem %in% c("A", "B", "C"),]$level)
    
    Disqualified     Finalist    Honorable  Meritorious          Not  Outstanding   Successful Unsuccessful 
             204          284         2417          697           11           17         6405           26 
    > table(Data[problem %in% c("A", "B", "C"),]$pro)
    
       A    B    C 
    4489 3110 2462 
    > sum(table(Data[problem %in% c("A", "B", "C"),]$pro))
    [1] 10061  # 总人数

我们可以看到`O、F、M`一个人不差。总队伍数、每个题目的的统计误差在`1-5`队左右可以接受。

## 1.2 ICM ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

> table(Data[problem %in% c("D", "E", "F"),]$level)
    
    Disqualified     Finalist    Honorable  Meritorious          Not  Outstanding   Successful Unsuccessful 
             551          301         2910         1192            9           19        11038           43 
    > table(Data[problem %in% c("D", "E", "F"),]$pro)
    
       D    E    F 
    5551 3521 6991 
    > sum(table(Data[problem %in% c("D", "E", "F"),]$pro))
    [1] 16063

可一看出误差依然很小，可以接受。  
注：以下统计数据以R语言统计为准，且与官方数据存在偏差。

# 2、各个赛题参加人数及其比例 #

## 2.1 透视图表 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

## 2.2 分析 ##

整体来看本次选题依然不均匀，C题最少，估计是这次数据为`图片视频文本`，操作难度比较大。但是往下看我们可以到C题的获奖比例还是蛮高的。F题最多为`26.76%`。

# 3、各个题目获奖人数 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][20210424205041521.png]

# 4、各个题目获奖比例 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

# 5、总结与资源 #

具体的分析我就不分析了，毕竟我也是小菜鸡一个，各位大佬自己按需服用。另外考虑到有想下载原始数据和代码的，我把代码和数据打包上传CSDN资源，并附上[下载链接][Link 1]。  
资源内容如下图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

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1.  https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113809480 ↩︎

[2021]: https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113809480
[20210424201358842.png_pic_center]: /images/20221022/c32faf70d5314f38898058b2ebeef2bb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221022/b42f39a4ac8b459980e07d6dc57d541b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221022/6d2c9eda55e84fcc9ab7cb3fe8240503.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221022/dfe2b4bdee5a4519a4ffe9f42179c716.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221022/14473012c4cb4d448a0da3f830b7721a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/4a1d958f2038465d80748b8bc1b36630.png
[20210424205041521.png]: /images/20221022/aa9740d62f1542589858ad9314848988.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]: /images/20221022/c9b13eac06f5486987fc29911a1ab482.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]: /images/20221022/e460d52fbaae489ca1686fc6298aebdb.png
[Link 1]: https://download.csdn.net/download/weixin_46111814/17579547
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]: /images/20221022/450e39dc92334d11a328ca52d133d97c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NjExMTgxNA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]: /images/20221022/3363a3d81ea64c12b31afeebf6ecb6b2.png