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新冠肺炎疫情数据分析与可视化项目，包含完整的课程设计和配套代码（python实现）。

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简介：
利用 Python 的 Request 库执行网络爬取操作，从而确保实验数据的时效性，使其能够实时动态更新，这对于疫情数据的深入分析具有显著的优势。借助从网络爬取获得的原始数据，并结合 Pyecharts 库进行可视化分析，将原本复杂的数据以易于理解的图表形式呈现，随后将其发布到前端网页上。具体而言，该系统将“details”表中的各市累计确诊数据按照省份进行分组累加，并将处理后的结果反馈至前端。此外，根据各省份疫情确诊病例的数量，系统将这些数据划分为六个等级，按照确诊人数由少到多的顺序排列，并根据严重程度对颜色进行相应的调整和深浅变化。为了方便用户更好地浏览和观察这些信息，在左下角添加了颜色说明的提示。更详细的数据分析结果可以参考：

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  • 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
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    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。
  • 新冠肺炎疫情的数据可视化分析-FinBI
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    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具，提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察，助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验（实训）目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用； 2. 独立完成一个可视化项目，熟悉内容数据及业务流程； 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理，并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验（实训）原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源： 实验要求如下： （1）实践内容：“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间，以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系，并创作具有积极意义的作品，共同助力抗击疫情的胜利。 注：所提供的数据均为真实信息样本，仅供数据分析和学术研究使用，不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
  • 基于网络爬虫技术的新冠肺炎疫情数据分析与可视化
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    本研究运用网络爬虫技术收集新冠肺炎疫情数据，并进行深入分析和可视化展示，旨在为疫情防控提供决策支持。 该资源为去年9月份大三上学期《大数据技术应用开发》课程设计的成果，历时一个月完成。项目涉及的技术包括Hadoop、Hive、Spring Boot、SSM框架、ECharts图表库及HttpClient与Jsoup爬虫工具等。 该项目通过爬取疫情信息并利用Hadoop进行数据处理后存入MySQL数据库，并借助ECharts实现大屏可视化展示，涵盖地图和各种图表等形式。同时配置了定时任务，在服务器上部署后端jar包以确保每天自动更新最新数据。 鉴于项目属于大数据分析范畴，报告中详尽地阐述了通过可视化图表可得出的结论等内容（共计50页Word文档、1万字）。此作品已在多个比赛中亮相，并获得了校内“大数据应用大赛”的一等奖以及另一比赛的三等奖。若想进一步参赛或优化现有成果，则可在保留个人见解的基础上更换美观模板，以备更高层次的比赛需求。 有兴趣获取该资源的朋友可以自行下载相关文件。
  • 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
  • 利用机器学习算法开展新冠肺炎疫情的可视化与预测分析
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    本研究运用先进的机器学习技术对新冠病毒数据进行深度解析和模式识别，结合创新的数据可视化手段及模型构建方法，旨在提供准确及时的疫情发展趋势预测。 资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式）。这份分析代码主要分为以下几个部分：全球趋势分析、国家（地区）增长情况、省份情况、放大美国视角下的疫情现状、“欧洲”和“亚洲”的疫情态势探讨、当前正在复苏的国家是哪些，以及通过S型拟合进行预测来判断疫情何时会收敛。
  • 改良用于新冠肺炎疫情分析的SEIR模型MATLAB代码及数据
    优质
    本研究旨在优化和改进现有的SEIR模型及其MATLAB实现，以更精确地模拟与预测新冠疫情的发展趋势，并提供相关数据分析。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析的Matlab代码和数据。代码已详细备注，大家可以下载交流。
  • 基于Python+Flask框架的新冠疫情可视化项目源码课程设计.zip
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    本课程设计提供了一个使用Python与Flask框架开发的新冠疫情数据可视化项目的完整源代码。通过图形界面展示疫情动态，帮助用户更好地理解全球或地区的疫情发展趋势。 课程设计基于Python+Flask框架实现的新冠疫情可视化项目源码。本项目旨在通过使用Python编程语言及其流行的Web开发框架Flask来创建一个能够展示新冠疫情数据的可视化应用，以帮助用户更好地理解疫情的发展趋势和影响因素。
  • 基于Python和Flask的新冠疫情可视化项目源码.zip
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    本项目为一个利用Python及Flask框架开发的新冠疫情数据可视化应用。通过图表形式直观展示疫情动态与趋势，帮助用户快速理解全球或特定区域内的疫情状况。源代码附带详细注释，适合学习和二次开发。 基于Python+Flask实现的新冠疫情可视化项目源码.zip 由于您提供的内容中有大量重复的部分，并且主要是文件名的多次罗列，在这里我仅保留一次完整的表述： 这是一份使用Python编程语言结合Web框架Flask开发的新冠疫情数据可视化的开源代码包。
  • Python新冠疫情情感可视化分析系统源码
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    本项目提供了一个利用Python进行新冠疫情相关微博文本的情感分析及可视化的完整解决方案，包括数据预处理、情感分类和结果展示等模块。 该系统使用Python作为主要编程语言，并结合Django框架进行后端开发、Vue用于前端界面设计以及ECharts实现数据可视化展示。系统具备自然语言处理（NLP）功能，包括语义分析和情感分析模块，以应对新冠病毒疫情相关的数据分析需求。 此外，它还提供国内疫情地图的实时更新与疫情发展趋势预测，并集成丁香园提供的权威疫情统计数据进行综合分析。该平台支持用户登录注册及后台管理系统操作。系统设计旨在为用户提供全面、准确的新冠疫情数据信息展示和舆情监测功能。
  • 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
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    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。