京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
美国实行总统制,每隔4年进行一次,而历届的总统选举对西瓜观众而言都是一场精彩非凡的大戏。
4年前,58届美国总统选举,支持率遥遥领先的希拉里,出乎意料输给了从未担任过公职的商人特朗普。原来奇迹一直有,只是没发生在你身上。
今天,我们来分析下美国总统选举这场大型悬疑剧,历届美国总统都经历过什么?
1、了解下美国历代总统
看这张简笔图,你认出了几个?不得不说,川普和奥巴马确实最具特色,一眼就能认出来,紧跟其后的辨识度较高的,是美国素有“国父”之称的第一任总统华盛顿了。
再来看看下面这种照片汇集图,你认识的人,应该就多了许多吧!
“数”说美国各届总统
其中,22任总统与24任为同一个人
2、美国总统竞选中那些反转
▼▼ 杜鲁门必败(33届) ▼▼
第33任总统哈里·杜鲁门被称为“美国最伟大的平民总统”。一开始他并不被看好,美国知名的50位政论家及民意测验都预言,共和党人杜威会取得压倒性的胜利,认定杜鲁门必败。
哈里·杜鲁门
▷《纽约邮报》甚至写道:民主党应立即承认败给了杜威,并省下进行选战活动的资金。
▷ 颇有影响的《生活》杂志还刊登了杜威的大照片,照片下面写着“下届美国总统”。
在外界普遍不看好的情况下,杜鲁门锲而不舍的巡回演讲,最终竟以压倒性优势击败杜威,创造美国总统大选最令人吃惊的逆转。
▼▼ 希拉里必胜(45届) ▼▼
投票结果没出来前,基本没人看好川普。连不怎么关注时事的大爷大妈们,都觉得希拉里肯定会成为美国第一任女总统,但却让人大跌眼镜,支持率一直遥遥领先的希拉里竟然输给了特朗普。
唐纳德·特朗普
关键原因在于特朗普的提议:美国至上,反对全球化!
民众不懂政治,只关心个人利益,认为美国优先会像特朗普说的那样美好,为民众谋福利,因此很多人直接放弃希拉里,转投特朗普。
3、2020美国总统竞选盛况
民主党候选人:约瑟夫·拜登,1942年生于美国宾夕法尼亚州,特拉华大学及雪城大学毕业,律师和政治家,前副总统。
图片来源:百度百科
共和党候选人:唐纳德·特朗普,1946年生于美国纽约州,德裔美国共和党籍政治家、企业家、房地产商人、电视人,第45任美国总统。
图片来源:百度百科
自由党候选人:约翰·麦卡菲,20世纪40年代生于英国,很小时随父母搬到美国弗吉尼亚州的罗阿诺克,2016年曾参加过总统竞选。
图片来源:百度百科
数据显示全部选民中,一直遥遥领先的拜登支持率在急速“缩水”,特朗普的支持率在快速回暖。
摇摆不定的15个州选民中,拜登的支持率仅比特朗普高1%,分别为49%和48%,意味着特朗普随时能赶超拜登。
同时,自第二次世界大战以来,只有两位现任总统吉米·卡特和乔治·HW·布什连任时被击败,看来不被人待见的特朗普,当选的奇迹还可能发生!
数据分析思维无处不在,你也可试着数据分析的思维,去分析一些自己感兴趣的项目哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26