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1、研究背景

  随着在线教育行业的快速发展，教育投融资活动日益频繁，市场对教育行业的投资热情不断高涨。为了更好地理解和分析教育行业的投融资趋势，开发一个基于大数据的在线教育投融资数据可视化分析系统显得尤为重要。

2、研究目的和意义

  本系统旨在通过大数据技术，对在线教育行业的投融资数据进行系统化、可视化的分析，帮助投资者、教育机构和政策制定者更好地了解市场动态，做出明智的决策。

  通过该系统，用户可以直观地了解教育行业的投融资趋势、热门赛道、投资方行为等关键信息，从而为投资决策提供科学依据，推动在线教育行业的健康发展。

3、系统研究内容

系统主要包括以下功能模块：
年度投融资事件数量和金额趋势分析：展示年度和季度投融资事件数量及总金额的变化趋势。
各融资轮次事件数量分布：通过柱状图和饼图展示不同融资轮次（如种子、天使、A轮等）的事件数量分布。
Top 10 细分赛道事件数排名：展示教育行业各细分赛道（如K12、儿童早教、语言学习等）的投融资事件数量排名。
各融资轮次平均金额与估值：展示不同融资轮次的平均融资金额和估值。
热门赛道年度发展趋势：展示各热门赛道（如K12、儿童早教、语言学习等）的年度发展趋势。
投资方活跃度和总金额排名：展示投资方的活跃度和投资总金额排名，以及投资方的活跃度词云和核心投资方轮次偏好。
在线教育投融资数据管理：提供在线教育投融资数据的管理和分析功能，包括数据的增删改查和筛选。
融资阶段分布分析：展示不同融资阶段的事件数量和总金额分布。
投资机构行为分析：展示投资机构在不同融资轮次的行为偏好。
通过这些功能模块，用户可以全面、直观地了解在线教育行业的投融资动态，为投资决策提供有力支持。

4、系统页面设计

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5、参考文献

[1]喻佳鑫,朱鹏阳,段桂华,等. 学习分析视域下编程能力培养新模式研究[J].工业和信息化教育,2025,(07):75-79.
[2]朱泽香. 大数据技术在信息科技学习行为分析中的应用探索[J].安徽教育科研,2025,(20):83-85.
[3]仝宣文,杨柳青. 数字化转型如何赋能职业教育产教融合——基于首轮“双高计划”56所建设院校的面板数据分析[J].中国高教研究,2025,(07):17-23.DOI:10.16298/j.cnki.1004-3667.2025.07.03.
[4]徐嘉. 人工智能驱动学校心理健康教育的创新实践——基于多源行为数据智能分析的教育干预范式建构[J].中小学信息技术教育,2025,(07):72-75.
[5]张艳秋,潘纯杰,庄国强. 爱国教育与劳动教育融入大数据技术专业的路径探索与实践——以数据分析与可视化课程为例[J].大学,2025,(S1):293-295.
[6]颜方芳. 智慧课堂背景下的小学数学个性化教学研究[J].安徽教育科研,2025,(19):74-76.
[7]曾宪根. 职普融通背景下中职多模态教育数据的分析与应用研究[J].佳木斯职业学院学报,2025,41(07):190-192.
[8]周威玲. AI在高职教学评价中的应用与思考[J].湖北开放职业学院学报,2025,38(12):151-153.
[9]张丽莉. 基于“一网一平台”教学数据量化分析促进开放教育教学质量提升探索[J].现代职业教育,2025,(18):13-16.
[10]丁圣. 大数据分析在初中物理教育教学中的数学统计方法应用[J].科学咨询,2025,(12):195-199.
[11]刘牧野,安建强,孙乐康,等. 多模态教学的智能化转型：现状、挑战与未来趋势[J/OL].中国医学教育技术,1-8[2025-08-06].https://link.cnki.net/urlid/61.1317.G4.20250617.1553.005.
[12]高智良,鲁璇溦. AIGC赋能高职学生学习方式变革调查研究——基于问卷数据实证分析[J].职业技术,2025,24(06):40-48.DOI:10.19552/j.cnki.issn1672-0601.2025.06.006.
[13]宋诚.基于教育大数据的在线学习行为与情感分析研究[D].大连交通大学,2025.DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2025.000659.
[14]李懿,高志军,史健婷. AI赋能的数据分析课程专创融合教学改革研究与实践[J].经济师,2025,(06):182-183+188.
[15]姚莉. STD理念下数据分析促进教学改革的实践研究[J].新课程研究,2025,(16):89-91.
[16]武静静.基于成果导向教育理念的数据分析与应用课程教学模式研究[C]//河南省民办教育协会.2025年高等教育发展论坛创新教育分论坛论文集（上）.青岛酒店管理职业技术学院;,2025:44-45.DOI:10.26914/c.cnkihy.2025.012983.
[17]潘舒展. 基于大数据的智慧教育推荐系统设计[J].软件,2025,46(05):84-86.
[18]陈斌. 基于数据驱动的中学教学评价体系构建[J].教书育人,2025,(14):53-55.
[19]尉言章. 现代教育信息技术赋能特殊教育精准教学现状调查与对策分析[J].中国教育技术装备,2025,(09):47-49+56.
[20]李科宏,谢寒,段华薇. 数据科学与物流工程融合下的《大数据分析》课程教学改革与实践[J].物流科技,2025,48(09):160-164.DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.09.038.

6、核心代码

import matplotlib.pyplot as plt

def analyze_annual_trends(data):
    # 年度投融资事件数量趋势
    annual_events = data.groupby('year')['event_id'].count()
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(annual_events.index, annual_events.values, marker='o')
    plt.title('Annual Investment Event Trends')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Number of Events')
    plt.show()

    # 年度投融资总金额趋势
    annual_amounts = data.groupby('year')['total_amount'].sum()
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(annual_amounts.index, annual_amounts.values, marker='o', color='orange')
    plt.title('Annual Total Investment Amount Trends')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Total Amount (in million)')
    plt.show()

def analyze_funding_rounds(data):
    # 各融资轮次事件数量分布
    funding_rounds = data['funding_round'].value_counts()
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    funding_rounds.plot(kind='bar')
    plt.title('Funding Round Distribution')
    plt.xlabel('Funding Round')
    plt.ylabel('Number of Events')
    plt.show()

    # 各融资轮次总金额及占比
    funding_amounts = data.groupby('funding_round')['total_amount'].sum()
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    funding_amounts.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
    plt.title('Total Funding Amount by Funding Round')
    plt.ylabel('')
    plt.show()

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