在线教育市场投资事件分析：未披露投资信息统计

本数据集中包含了2015-2020年在线教育市场的投资事件信息，数据字段说明如下：

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）。

统计分析

本分析旨在统计所有投资方和投资金额均未披露的投资事件信息，并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，按照次数降序输出，次数相同按照金额降序。最后将结果写入result.txt文件中。

解决方案如下：

import json

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

# 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
filtered_data = []
for item in data:
    if item['投资金额'] == '未披露' and item['投资人'] == '未披露':
        filtered_data.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
result = {}
for item in filtered_data:
    field1 = item['字段1']
    if field1 not in result:
        result[field1] = {'次数': 0, '金额': 0}
    result[field1]['次数'] += 1
    result[field1]['金额'] += 0  # 未透露金额，按照题目要求记录为 0

# 按照次数降序、金额降序输出
result_list = [(k, v['次数'], v['金额']) for k, v in result.items()]
result_list.sort(key=lambda x: (-x[1], -x[2]))

# 将结果写入 result.txt 文件中
with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for item in result_list:
        f.write('{}	{}	{}
'.format(item[0], item[1], item[2]))