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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 新冠疫情的可视化与预测分析.zip
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    本项目旨在通过数据可视化技术展现新冠疫情的发展趋势，并结合统计模型进行疫情预测分析，为疫情防控提供科学依据。 在当前全球大流行的背景下，“新冠肺炎疫情的可视化和预测分析.zip”这个压缩包文件显然包含了与COVID-19相关的数据可视化和预测模型。这可能是研究人员、公共卫生专家或数据科学家用来理解疫情动态、评估政策效果以及预测未来趋势的工具。 在这个项目中，ployly是一个重要的标签，它提示我们使用的是一种Python库，主要用于创建交互式的数据可视化。“ployly” 是一个功能强大的Python库，支持创建各种复杂的2D和3D图形，并可以导出为HTML格式，在网页上以互动方式展示。在疫情分析中，“ployly”可能被用来创建地图来展示各国或各地区的疫情分布情况、时间序列图表来追踪每日新增病例数，或者散点图来研究病例与特定因素（如年龄、性别、疫苗接种率）之间的关系。通过交互式特性，用户可以更深入地探索数据，例如缩放、平移以及筛选数据点等。 文件名“project_ok”暗示这是一个完成的项目，可能包含以下部分： 1. **数据集**：该项目可能使用了来自世界卫生组织（WHO）、约翰斯·霍普金斯大学或其他公开来源的数据。这些数据按日期、国家和地区进行分类。 2. **数据预处理**：在分析前需要对原始数据进行清洗和整理，去除异常值，填充缺失值，并统一格式以方便后续建模与可视化工作。 3. **可视化代码**：“ployly”的代码会定义图形的元素如坐标轴、颜色、图例及标题等，并将数据映射至这些元素上形成最终结果。这些图形可能包括线形图表、柱状图和热力图，用于直观地呈现疫情发展状况。 4. **预测模型**：项目中或许包含了基于时间序列分析或机器学习方法建立的预测模型。这类模型可帮助预测未来的病例数、死亡率及疫苗接种速度等信息，以供决策者制定应对策略之用。 5. **报告与解释**：完整的项目通常会附带一份详细说明数据分析过程和关键发现的报告文档，并讨论所使用的预测模型的工作原理及其准确度。 6. **交互界面**：如果此项目为Web应用形式，则可能还包括HTML及JavaScript代码，以使用户可以通过简单的用户接口互动并查看不同参数下的预测结果。 7. **代码结构与注释**：良好的编程习惯要求有清晰的代码架构和充分的注释说明，便于其他研究者理解和复用该项目成果。 综上所述，“新冠肺炎疫情的可视化和预测分析.zip”提供了全面框架展示如何利用“ployly”及其他数据分析工具来理解及预测COVID-19的发展趋势，对于数据科学的学习者与疫情研究人员而言是一份宝贵的资源。
     
  • 新冠疫情的可视化与预测分析(1).zip
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    本研究探讨了利用数据可视化技术来更好地理解新冠疫情的发展趋势，并结合统计模型进行疫情预测分析。通过直观的数据展示和深度的数据挖掘，旨在为政策制定者提供科学依据，助力疫情防控策略优化。 该资源内的项目源码是个人的课程设计与毕业设计作品，所有代码都经过测试并成功运行后才上传，请放心下载使用！答辩评审平均分达到96分。 ## 项目备注 1、本资源中的每一个项目代码都是在功能正常且已经通过测试的情况下才被上传的，您可以安心地进行下载和使用。 2、该资源适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的学生、教师或企业员工学习参考。同时它也适用于初学者进阶学习，并可作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的素材。 3、如果您的基础较好，可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现其他功能，同样可用于毕业设计、课程设计及作业等用途。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿用于商业目的。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用Python编写爬虫并创建新冠肺炎疫情数据可视化平台，运用statsmodels的ARIMA进行疫情趋势预测
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    本项目基于Python开发了用于抓取和分析新冠肺炎疫情数据的爬虫，并构建了一个数据可视化平台。同时，使用Statsmodels库中的ARIMA模型对疫情发展趋势进行了精准预测。 使用Python编写爬虫代码，利用requests模块获取国内外疫情数据，并对这些数据进行清洗后存储到MySQL数据库中。通过JavaScript和Django框架实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等多种形式的图表呈现。最终构建一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。使用statsmodels库中的ARIMA模型来预测疫情发展趋势，在调用该功能前请仔细查阅相关文档说明。
     
  • 基于SIRE模型的新冠肺炎预测分析
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    本研究采用SIRE数学模型对新冠疫情进行预测分析，旨在评估不同防控措施下疫情发展趋势，为公共卫生决策提供科学依据。 SIRE模型用于预测新冠肺炎的发展趋势。
     
  • 新冠肺炎疫情问卷调查报告.pdf
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    本报告基于对公众进行的问卷调查，详细分析了新冠肺炎疫情期间人们的生活变化、心理健康状况以及对政府防疫措施的态度和建议。 基于大量的问卷调查结果，本段落档评估了新冠疫情对日常生活和生产的影响。
     
  • CEPCS（新冠肺炎疫情防控系统）- caozha版本
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    CEPCS(caozha版)是一款专为抗击新冠疫情设计的高效管理系统，旨在通过智能化手段助力疫情监控与防控，保障公众健康安全。 CEPCS（全称：COVID-19 Epidemic Prevention and Control System）是一个基于PHP开发的系统，适用于单位、企业、学校、工业园区及村落等多种场景下的新冠肺炎疫情防控工作。 该系统的前端功能包括员工或访客登记与登录、个人资料查看、我的二维码展示等模块。其中，“我的二维码”功能允许具有管理权限的人通过扫描用户提供的二维码直接访问此用户的全部信息；此外，系统还具备疫情上报和公告发布等功能，以帮助企业或园区高效地进行内部疫情防控。 后端部分则基于caozha-admin框架开发，并集成了多种实用的功能如：疫情新闻公告、会员管理、疫情报告记录追踪、系统设置调整、管理员维护及权限组管理等模块。此外，还提供了详细的系统日志功能以便于管理和审计操作行为。