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【大数据基础】2020年美国新冠疫情数据解析结果

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简介:
本报告为《大数据基础》课程作业,基于2020年的公开数据,运用统计与可视化技术深入剖析美国新冠疫情的发展趋势及其影响,旨在通过数据分析揭示疫情特征。 【大数据基础】2020年美国新冠肺炎疫情数据分析结果

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客服
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  • 2020
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    本报告为《大数据基础》课程作业,基于2020年的公开数据,运用统计与可视化技术深入剖析美国新冠疫情的发展趋势及其影响,旨在通过数据分析揭示疫情特征。 【大数据基础】2020年美国新冠肺炎疫情数据分析结果
  • 历史汇总.xlsx
    优质
    本文件汇集了美国自疫情爆发以来的新冠确诊病例、死亡人数及疫苗接种等关键统计数据,旨在提供全面的历史数据分析。 美国新冠肺炎疫情历史总数据下载.xlsx
  • 使用Spark SQL的源代码
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    这段源代码利用Apache Spark SQL框架对美国新冠疫情相关的大数据进行高效处理与分析,旨在揭示疫情的发展趋势及影响。 这段文字描述了三个项目的源码:数据分析、可视化后端以及可视化前端。
  • 利用C++
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    本项目运用C++编程语言开发软件工具,专注于高效解析与处理全球新冠疫情相关的大规模数据集,旨在为研究者和政策制定者提供精准的数据分析支持。 目录代码部分 用户界面 数据来源及数据处理 数据展示代码部分 ```cpp #include using namespace std; int total1 = 0, total2 = 0, total3 = 0; struct Provinces { string Province; int New; int Diagnosis; int Cured; int Dead; }; void Input(Provinces ProvincesList[], int &total) { int i = 1; total = 0; total1 = 0; total2 = 0; total3 = 0; cout << 输入省份数据:; } ```
  • 累计检测案例
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    本数据集收录了美国新冠疫情每日累计检测案例数,涵盖各州及全国范围的数据,为疫情研究与分析提供详实依据。 各个县的新冠疫情累计案例信息包括确诊病例和死亡病例。字段含义如下:date(日期), county(县), state(州), fips(县编码),cases(累计确诊病例), deaths(累计死亡病例)。
  • 本SIR模型的2020影响分
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    本研究利用改良的基本SIR模型,深入探讨了2020年新冠疫情对美国的影响,提供疫情传播与控制策略的数据支持。 SIR模型是一种常见的描述传染病传播的数学模型,其基本假设是将人群分为以下三类:易感人群(Susceptible),指尚未患病但缺乏免疫力的人群;感染人群(Infective),指的是已经染上疾病并能够将其传染给其他人的人群;移除人群(Removed),包括因病康复获得免疫或死亡而不再参与传播过程的个体。基于这三类人群,我们构建了基本SIR模型,并利用2020年美国新冠肺炎的部分数据(共计165条)进行了预测分析,最终目标是建立一个能够实现90%以上准确率的SIR模型来预测各类人群的比例变化。
  • 汇总.zip
    优质
    本资料包包含全国新冠疫情每日更新的数据汇总,涵盖确诊病例、疑似病例、死亡与康复人数等关键信息。 这段文字描述了包含全国各省市每日新增确诊病例数、累计确诊病例数、全国新增死亡人数、全国累积死亡人数、全国新增治愈病例数、全国累积治愈病例数以及全国存量病例的数据信息,并涵盖了武汉市数据及武汉各小区的具体情况和医院的相关数据。在建模时,作者花费大量时间搜集了这些资料。
  • 于Python的 (2).zip
    优质
    本项目为一个使用Python语言编写的程序包,旨在解析和分析新冠疫情相关数据。包含数据爬取、清洗及可视化模块,便于研究者快速获取疫情动态与趋势。 基于Python的新冠疫情数据分析
  • 2020“泰迪杯”B题:职业技能
    优质
    2020年‘泰迪杯’B题:新冠疫情数据分析职业技能大赛是一项专注于利用数据科学方法分析疫情期间各类信息的职业技能竞赛,旨在提高参赛者在疫情相关数据处理与研究方面的能力。 2020年“泰迪杯”数据分析职业技能大赛B题为新冠疫情数据分析(赛题和数据集)。
  • 全球实时
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    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。