Advertisement

新冠疫情数据项目实战分析 包含完整代码及实验报告

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目深入剖析新冠疫情数据，提供详尽的数据分析与可视化教程，涵盖从数据收集到结果解释全流程，并附有完整的编程代码和详细的实验报告。适合数据分析初学者实践学习。 新冠疫情数据分析项目实战 附完整项目代码 实验报告

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 新冠疫情数据项目实战分析 包含完整代码及实验报告
    优质
    本项目深入剖析新冠疫情数据，提供详尽的数据分析与可视化教程，涵盖从数据收集到结果解释全流程，并附有完整的编程代码和详细的实验报告。适合数据分析初学者实践学习。 新冠疫情数据分析项目实战 附完整项目代码 实验报告
     
  • 新冠疫情评论自制数据集（含600+条，用于情感分析实验）.csv
    优质
    该数据集包含超过600条评论，旨在反映公众对新冠疫情的态度和看法，适用于进行情感分析研究与实验。 个人使用八爪鱼爬取了2021年1月6日的一条微博的评论内容，仅供大家科研使用。
     
  • 上海新冠疫情数据与源代码实现
    优质
    本项目致力于提供有关上海市新冠疫情的数据分析及可视化，并公开相关源代码，旨在促进公众对疫情发展的理解。 资源内包含了从3月19日到4月21日上海的疫情数据（包括全市的、各区的每日数据，以及各区每日上报的小区名称）。此外，该资源还直接提供了爬取这些数据的具体代码实现，可以开箱即用或作为Python爱好者的学习交流材料。
     
  • (完整版)Wireshark数据包分析实验报告.doc
    优质
    本实验报告详细记录了使用Wireshark工具进行网络数据包捕获与分析的过程和结果，涵盖了协议解析、流量监控及安全检测等内容。 本段落是一份关于Wireshark数据包分析实验的报告。实验旨在让学生了解并初步使用Wireshark抓包工具，掌握IP数据包格式，并能够利用该软件进行数据分析。实验内容包括在所用电脑上进行网络抓包以及查看捕获的数据包。文章详细介绍了实验步骤和结果，并附有相关截图及分析。
     
  • 全球新冠疫情最新实时数据
    优质
    本页面提供全球新冠疫情的最新实时数据，包括确诊病例、死亡和康复病例等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 全球新冠疫情的实时数据提供了当前疫情的发展情况。
     
  • 数据结构实验课（含全部题目、完整代码及实验报告）.zip
    优质
    本资源包含全面的数据结构实验材料，包括所有实验题目的详细解答、完整源代码以及对应的实验报告。非常适合用于学习和教学参考。 数据结构实验课包括全部题目、完整代码以及所有实验报告。
     
  • 期末大作业：Python+Flask新冠疫情可视化项目源码及完整数据集.zip
    优质
    本资源包含使用Python和Flask框架构建的新冠疫情可视化项目的完整源代码与数据集，适合学习数据分析和Web应用开发。 《基于Python+Flask的新冠疫情可视化项目》源码及全部数据压缩包提供了一个完整的解决方案，适合追求高分（95分以上）的学生使用。此项目集成了疫情信息爬取、数据分析与多样化展示功能，包括： 1. 统计全球各国每日新增病例和累计确诊病例。 2. 展示全国各省市地区的日增及累积疫情数据，并以图表形式呈现。 3. 分析并可视化全国范围内的历史疫情趋势变化。 4. 通过词云图的形式展现百度热搜中关于新冠疫情的相关热词。 该项目使用了Python、Flask框架以及Echarts库，同时结合MySQL数据库进行数据存储和管理。配套资料包括详细的说明文档及爬虫技术笔记，确保用户能够轻松上手并掌握项目核心内容，无需任何修改即可直接运行和展示成果。
     
  • 基于Spark的全球新冠疫情数据分析与实现
    优质
    本研究运用Apache Spark技术对全球新冠疫情数据进行高效分析处理，探索疫情发展趋势和影响因素，为疫情防控提供科学依据。 基于Spark的全球新冠疫情系统的分析与实现探讨了如何利用大数据技术特别是Apache Spark框架来处理、分析大规模疫情相关数据，并提出了一套可行的技术方案以支持疫情防控工作。该研究涵盖了从数据采集到结果展示全流程的设计思路和技术细节，旨在为公共卫生决策提供科学依据和支持。
     
  • Python在新冠肺炎疫情数据分析与可视化中的应用及完整课设代码
    优质
    本课程设计聚焦于利用Python进行新冠疫情数据的分析与可视化工作，涵盖数据处理、统计建模及图表制作等多个方面，并提供完整的项目源码供学习参考。 通过使用Python的Request库进行网络爬取，可以确保实验数据为最新且实时动态更新，更有利于疫情数据分析。利用Pyecharts库对获取的数据进行可视化分析，将复杂的数据转化为易于理解的图表形式，并发布在前端网页上。具体来说，可以通过累加details表中各市累计确诊数据并以省分组的方式返回结果给前端。根据各省的确诊人数划分为6个等级：从最少到最多的人数分配不同的颜色，随着严重程度增加颜色逐渐加深，在左下角进行颜色说明，方便用户浏览和观察。
     
  • 2022年广东省新冠疫情分析及可视化项目源码.zip
    优质
    本资源为2022年广东省新冠疫情数据分析与可视化的完整代码集，内含数据处理、统计分析以及图表绘制等模块。 2022年初以来，新冠肺炎疫情对广东省产生了较大影响。为了为疫情防控提供参考依据，需要宏观了解全省及各市的疫情传播情况。基于此背景，我们小组借鉴了相关项目经验，并制作了本案例。 该案例涵盖了以下知识点： - Python 编程基础 - Pandas 统计分析基础 - Pandas 数据载入与预处理 - Seaborn 可视化工具使用 - pyecharts 可视化技术应用 - 时间序列数据分析方法 设计流程包括以下几个步骤： 1. 收集新冠疫情相关数据； 2. 提取所需的数据信息； 3. 对提取到的数据进行预处理； 4. 利用折线图展示疫情发展趋势； 5. 绘制动态地图以直观呈现各地的疫情状况； 6. 分析并可视化最终结果，为疫情防控提供参考。