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全球COVID-19疫情数据分析可视化

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简介：
本项目通过收集和分析全球新冠疫情数据，采用先进的可视化技术呈现疫情发展趋势与影响，助力公众及决策者理解并应对疫情挑战。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 掌握Tableau仪表板的使用。

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  • 全球COVID-19疫情数据分析可视化
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    本项目通过收集和分析全球新冠疫情数据，采用先进的可视化技术呈现疫情发展趋势与影响，助力公众及决策者理解并应对疫情挑战。 1. 理解数据可视化的绘图方法。 2. 掌握Tableau的可视化步骤、原理和效果。 3. 掌握Tableau仪表板的使用。
     
  • 全球COVID-19疫情数据分析可视化数据集
    优质
    本数据集提供全球新冠疫情详细分析与可视化资源，涵盖病例、死亡率及疫苗接种等关键指标的变化趋势，助力科研与公众了解疫情动态。 全球COVID-19疫情可视化分析数据集
     
  • COVID-19全球疫情分析源码与数据集.zip
    优质
    本资源包包含用于分析COVID-19全球疫情的数据集和源代码，适用于研究、建模及教学用途，帮助用户深入理解病毒传播趋势。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括疫情数据的获取、预处理以及数据分析可视化。使用的工具包括matplotlib和PyEcharts来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图和动态条形图，并利用SIR模型对美国疫情数据进行模拟预测。
     
  • Python疫情数据分析可视化
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    本项目运用Python进行疫情数据的采集、分析及可视化展示，旨在通过图表清晰呈现疫情发展趋势与分布情况，为公众提供及时准确的信息参考。 以下是根据您的要求对给定的代码进行格式化后的版本： ```python import json import csv # 打开JSON文件并加载数据 with open(DXYArea-TimeSeries.json, r, encoding=utf-8) as file: infos = json.load(file) # 将数据写入CSV文件中，如果文件已存在则追加内容 with open(data.csv, a, newline=) as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[updateTime,provinceName,currentConfirmedCount,confirmedCount]) # 写入JSON中的每一行信息到csv文件 for info in infos: writer.writerow(info) ``` 请注意，上述代码片段中没有原始版本的逗号错误，并且添加了对每条记录写入CSV的操作。
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
    优质
    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析，并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统，可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度，从而制定相应的应对策略。
     
  • 疫情数据分析可视化大屏.zip
    优质
    本项目为一款疫情数据分析工具，采用数据可视化技术展现疫情动态、发展趋势和防控效果等信息，帮助用户快速理解和分析疫情相关数据。 展示中国新冠疫情数据，并建立时间序列模型以分析预测未来30天的新增病例数。使用flask和echarts进行大屏展示。
     
  • 对全国疫情数据进行分析和可视化展示
    优质
    本项目致力于通过数据分析与可视化技术，全面解读全国疫情动态，提供清晰、直观的数据报告，助力社会各界及时掌握疫情发展态势。 在疫情环境下，可以使用Python对全国的疫情情况进行数据分析，并进行数据可视化。
     
  • 新冠疫情预测代码及数据集 (COVID-19 prediction.zip)
    优质
    本资源包包含用于预测新冠疫情发展趋势的相关代码和历史数据集，适用于数据分析与模型构建。 COVID-19新冠疫情预测代码（含数据集）包含在文件COVID-19 prediction.zip中。
     
  • 全球GDP数据分析可视化.zip
    优质
    本资料包提供全球各国和地区GDP数据的全面分析与可视化展示，帮助用户直观理解全球经济格局及发展趋势。 压缩包内包含Jupyter代码、保存的HTML图片、答辩PPT以及Word文档作品介绍（源文件），涵盖了期末作业所需的基本知识点。
     
  • 基于D3的疫情数据分析与可视化.zip
    优质
    本项目为一个基于D3.js库开发的疫情数据分析及可视化工具包。它提供了一个直观易懂的方式展示和分析新冠疫情数据，帮助用户快速了解疫情发展趋势、影响范围等信息。该工具集成了地图绘制、曲线图等多种图表类型，并支持自定义样式配置。通过下载该项目文件，开发者或研究者可利用其中的代码资源进行二次开发，满足特定的数据分析需求。 爬取疫情开始一个月的数据以及至今一个月的数据，并将这些数据存储到CSV文件中。使用D3进行可视化展示，包括动态散点图、柱状图和河流图，确保有动态效果。在使用前，请查看说明文档。