在线教育市场投资事件分析：未披露投资信息统计

该数据集包含2015-2020年在线教育市场的投资事件信息，包含时间、公司名称、融资轮次、投资金额、投资人、最新估值等信息。

该数据集分析了所有投资方未透露，且投资金额也未透露的投资事件信息。

具体分析如下：

筛选条件: 筛选出所有投资方未透露，且投资金额也未透露的投资事件信息。
统计分析: 按照一级领域统计这些投资在每个领域的总投资次数和金额。
排序输出: 按照次数降序输出，次数相同按照金额降序。

最终结果将写入result.txt文件中。

数据字段说明:

时间：投资事件发生的时间，格式为：年/月/日。
公司名称：被投资的公司名称。
公司网址：被投资公司在信息披露网站的主页URL。
融资轮次：融资轮次。
投资金额：融资金额，单位有人民币、美元等不同货币。该字段的值有多种类型，包括：明确金额、金额范围、未披露。（读入数据后应换算成统一单位，金额范围按中值记录，未披露按0记录）
投资人：投资人，有单个投资人、多个投资人、未披露。
最新估值(估算)：投资后，被投资公司的估值。估值=投资人投资金额/投资人所占股权比例。
字段1：被投资公司所在的领域（一级）。
字段2：被投资公司所在的领域（二级）。
字段3：被投资公司所在的领域（三级）。

代码示例:

import json

# 读取JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 统计所有投资方未透露，且投资金额也未透露的投资事件信息
undisclosed_investments = []
for item in data:
    if item['投资金额'] == '未披露' and item['投资人'] == '未披露':
        undisclosed_investments.append(item)

# 按照一级领域统计这些投资在每个领域的总投资次数和金额
investments_by_field1 = {}
for item in undisclosed_investments:
    field1 = item['字段1']
    if field1 in investments_by_field1:
        investments_by_field1[field1]['总投资次数'] += 1
        investments_by_field1[field1]['总投资金额'] += 0  # 未透露的金额按0处理
    else:
        investments_by_field1[field1] = {'总投资次数': 1, '总投资金额': 0}

# 按照次数降序输出，次数相同按照金额降序
result = sorted(investments_by_field1.items(), key=lambda x: (-x[1]['总投资次数'], -x[1]['总投资金额']))

# 将结果写入result.txt文件中
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for item in result:
        f.write(item[0] + '	' + str(item[1]['总投资次数']) + '	' + str(item[1]['总投资金额']) + '
')