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Python疫情数据分析及可视化平台(含源码和数据库)151434

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简介:
本项目构建了一个基于Python的疫情数据分析及可视化平台,涵盖数据收集、处理与展示。附带源代码和完整数据库,便于学习和二次开发。 疫情分析与可视化平台信息系统的主要功能模块包括用户管理、用户行程记录、健康申报系统、疫情数据展示、每日新增病例统计以及相关政策发布。该系统的开发采用了面向对象的方法,并且能够满足实际使用的需求,完善了软件架构及程序编码工作。后台数据库主要采用MySQL进行存储,业务系统则利用Python框架和Django技术进行编写与开发,实现了所有功能。 本报告首先分析研究背景、作用及其意义,为后续工作的合理性奠定基础;接着详细探讨疫情分析与可视化平台的各项需求和技术问题,并证明了该系统的必要性和可行性。随后介绍了设计过程中所需的技术软件及设计理念,最后完成了系统的设计和部署运行工作。在信息化社会中,人们需要有针对性的信息获取途径,而这些途径的扩展正是大家努力的方向之一。然而由于视角的不同,人们往往会接收到不同类型的信息,这是技术上的一大挑战。 针对疫情分析与可视化平台存在的问题进行了研究,并开发设计出了该信息系统以解决问题。

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客服
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  • Python151434
    优质
    本项目构建了一个基于Python的疫情数据分析及可视化平台,涵盖数据收集、处理与展示。附带源代码和完整数据库,便于学习和二次开发。 疫情分析与可视化平台信息系统的主要功能模块包括用户管理、用户行程记录、健康申报系统、疫情数据展示、每日新增病例统计以及相关政策发布。该系统的开发采用了面向对象的方法,并且能够满足实际使用的需求,完善了软件架构及程序编码工作。后台数据库主要采用MySQL进行存储,业务系统则利用Python框架和Django技术进行编写与开发,实现了所有功能。 本报告首先分析研究背景、作用及其意义,为后续工作的合理性奠定基础;接着详细探讨疫情分析与可视化平台的各项需求和技术问题,并证明了该系统的必要性和可行性。随后介绍了设计过程中所需的技术软件及设计理念,最后完成了系统的设计和部署运行工作。在信息化社会中,人们需要有针对性的信息获取途径,而这些途径的扩展正是大家努力的方向之一。然而由于视角的不同,人们往往会接收到不同类型的信息,这是技术上的一大挑战。 针对疫情分析与可视化平台存在的问题进行了研究,并开发设计出了该信息系统以解决问题。
  • Python)241007
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    本项目为一个利用Python开发的疫情数据分析与可视化工具,包含完整的源代码及数据库。用户可实时获取、解析全球新冠疫情信息,并以图表形式直观展示。 1. 使用Python网络爬虫技术来获取全球疫情数据。 2. 利用Python与MySQL数据库进行交互操作。 3. 前端设计用于展示图文信息以及实现数据可视化功能。 4. 后台负责数据存储,对收集到的数据进行管理。 5. 数据库采用MySQL以确保可以安全地保存和处理相关资料。
  • Python__Python__
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    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。
  • Python
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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。
  • (简单易懂)
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    本项目提供一个易于理解和使用的疫情数据可视化平台源代码。它旨在简化用户对于全球新冠疫情统计数据的理解与分析过程。通过直观的数据展示和清晰的操作界面设计,使非技术背景人员也能轻松上手操作,并快速获取所需信息。 疫情数据可视化工具能够实时展示增长情况,并提供定点医院查询、新闻资讯查询以及数据上传等功能,适用于毕业设计项目。用户可以根据自己的需求对这些功能进行调整和优化。
  • Python系统《文档》
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    本项目构建了一个利用Python进行疫情数据收集、分析及可视化的系统,包含详尽的源代码与使用说明文档。 Python疫情数据可视化分析系统基于Django框架开发,并使用MySQL数据库进行数据存储与管理。该系统涵盖了首页展示、个人中心、用户与员工管理、疫情信息管理等多个模块,旨在提供一个高效且直观的数据处理平台。 在首页部分,通过图表和统计数据为用户提供疫情发展趋势的概览,帮助快速了解总体情况。个人中心允许用户查看和编辑个人信息,并支持个性化数据查看体验。用户管理模块则负责用户的注册登录以及权限分配等功能,确保系统的安全性和用户体验。 员工管理模块专注于疫情期间工作人员的信息记录、工作安排及状态跟踪;而疫情信息管理作为核心功能之一,实时收集与更新相关数据并以可视化形式呈现变化趋势,为疫情防控提供决策依据。此外,核酸检测管理和检测预约管理系统则关注于核酸检测流程的规范化操作和结果反馈机制,行程信息管理模块帮助用户记录旅行轨迹以便追踪防控。 系统采用Django框架开发,并利用MySQL数据库保障高效稳定的数据处理能力。在数据展示方面,则运用了如echarts或plotly等图表库将复杂数据转化为直观图形(例如折线图、柱状图和饼图),以增强信息传达效果及可读性。前后端分离的设计模式使得开发团队能够同时开展工作,提高整体效率。 系统提供的文档详细介绍了使用方法与架构设计,便于用户快速上手并掌握各项功能;同时也为开发者提供了安装部署指南。该系统的特性充分考虑了疫情应急需求(如数据实时性和便捷操作),集成了多种管理及可视化工具,并适用于公共卫生事件的响应及其他类型数据分析应用中。 总之,Python疫情数据可视化分析系统是一个综合强大的平台,结合现代Web开发技术和直观的数据展示方式,为疫情期间的数据管理工作提供了高效解决方案。通过这套系统的支持,相关工作人员能够更有效地进行疫情信息处理与决策制定。
  • SpringBoot防控() 012347
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    本项目为基于SpringBoot开发的疫情防控管理平台,包含完整源代码和数据库设计。适合学习与研究使用。 系统采用Spring Boot技术框架,并使用MySQL数据库开发了一个疫情防控平台。该平台基于B/S架构,具有用户和管理员两个角色。 对于普通用户而言,在注册成为会员并成功登录后,可以查看网站发布的疫情新闻、了解相关疾病信息以做好预防措施;同时也可以查阅重大疫情案例,以便在出行时采取适当的防护措施。此外,用户还可以通过网站上报健康状况及行程详情给社区,并获取有关疫情期间就医流程的信息。 对于管理员而言,则需要负责系统的监管与维护工作,包括管理平台上的各类新闻、病历信息和病情实例等;增加新的上报类型并添加相关的就医指导内容;审核用户的健康数据以及出行记录;处理举报事项以防止疫情扩散。此外,他们还需对用户留言进行管理和统计分析,并生成可视化图表来展示各项统计数据。 该平台还提供了方便的在线反馈渠道供访客提出意见或建议。
  • Python与PyEcharts
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    本课程聚焦于使用Python进行疫情数据分析和可视化,深入讲解利用PyEcharts库创建动态图表的技术,帮助学员掌握疫情数据展示的专业技能。 一:数据准备阶段此次数据所有来源均从这两个地方得到: 1. 腾讯各省份市的疫情接口; 2. 腾讯疫情历史每日数据接口和国外疫情数据接口。 二:工具和环境: IDE:Pycharm 第三方模块: 1. json 主要功能:处理接口数据; 2. requests 主要功能:获取接口数据; 3. pandas 主要功能:将数据保存为csv; 4. datetime 主要功能:文件保存时间; 5. pyecharts 版本 1.7.0,主要功能:数据可视化制作地图等。 环境 python3.7 浏览器:Chrome 三:具体功能实现: 1. 数据获取 def get_data(self):
  • Python与MySQL结合的.zip
    优质
    本项目提供了一个使用Python连接MySQL数据库进行疫情数据处理及可视化的实例。通过学习如何提取、分析并展示疫情相关数据,帮助用户掌握数据分析的基本技能。 本系统主要是基于Python语言和数据库进行分析制作和可视化。项目实现效果可以通过项目说明查看。
  • 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。