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疫情数据分析集资源

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简介：
本数据集合整理了全球新冠疫情的各项关键指标和统计数据，旨在为研究人员、政策制定者及公众提供一个全面了解疫情动态的数据支持平台。 本段落使用了两个数据集：National_Obesity_By_State.geojson 和 Covid_19.xlsx 进行分析。

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  • 疫情数据分析集资源
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    本数据集合整理了全球新冠疫情的各项关键指标和统计数据，旨在为研究人员、政策制定者及公众提供一个全面了解疫情动态的数据支持平台。 本段落使用了两个数据集：National_Obesity_By_State.geojson 和 Covid_19.xlsx 进行分析。
     
  • 与疫情有关的NLP情感分析数据集
    优质
    本数据集专注于收集和分析疫情期间各类文本信息的情感倾向，旨在通过自然语言处理技术揭示公众情绪变化趋势。 这是一个包含6种情感分类的数据集：{angry: 0, happy: 1, neutral: 2, surprise: 3, sad: 4, fear: 5}，大约有三万多条数据。
     
  • 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。
     
  • 疫情数据分析赛题B.rar
    优质
    该资料为疫情期间设计的数据分析竞赛题目B，包含相关数据集和问题描述，旨在通过数据分析助力疫情防控与研究。 赛题B-新冠疫情数据分析.rar
     
  • 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
     
  • Python下的新冠疫情数据分析资料.zip
    优质
    本资料集为使用Python进行新冠疫情数据深度分析而设，包含数据爬取、清洗及可视化教程与代码示例，适合初学者快速上手。 利用requests包爬取了腾讯实时疫情数据，并对获取的数据进行了清洗和分析。数据分析的结果通过可视化手段展现出来。压缩包内包含源代码及报告。
     
  • Python疫情数据分析可视化
    优质
    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。
     
  • 疫情数据统计分析-B题
    优质
    本作品为疫情数据统计分析报告，聚焦于B题研究方向，通过收集与整理全球新冠疫情相关数据，运用多种统计方法进行深度剖析，旨在揭示病毒传播规律及评估防控措施效果。 2020年1月，新型冠状病毒（以下简称新冠）肺炎在极短的时间内在全球范围内大规模流行。根据美国约翰斯·霍普金斯大学11月8日发布的新冠疫情数据，情况依然严峻。
     
  • 基于Python的疫情数据分析.zip
    优质
    本项目为基于Python进行疫情数据分析的代码及文档集合，旨在利用数据科学工具深入理解全球新冠疫情发展趋势。 个人用的机器学习期末作业答案采用了逻辑回归、线性回归和多项式回归的方法来分析疫情并进行未来预测。由于预测的时间已经过去，相关结果可能不再准确。