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基于Python的新冠疫情数据分析系统（使用Request、ECharts和Layui）

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简介：
本项目是一款基于Python开发的新冠疫情数据分析系统，集成了Request库进行数据抓取，结合ECharts与Layui实现数据可视化展示。 该项目是本人的毕业设计，主要通过实时采集某平台疫情数据并利用request实现对疫情数据的爬虫工作。项目还包括线性回归预测分析以及使用flask实现在前后端之间的交互，并采用luyui前端页面结合echarts进行新冠疫情的数据分析展示。希望各位能够多多支持这个项目的开发和研究！

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  • 基于Python的新冠疫情数据分析系统（使用Request、ECharts和Layui）
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    本项目是一款基于Python开发的新冠疫情数据分析系统，集成了Request库进行数据抓取，结合ECharts与Layui实现数据可视化展示。 该项目是本人的毕业设计，主要通过实时采集某平台疫情数据并利用request实现对疫情数据的爬虫工作。项目还包括线性回归预测分析以及使用flask实现在前后端之间的交互，并采用luyui前端页面结合echarts进行新冠疫情的数据分析展示。希望各位能够多多支持这个项目的开发和研究！
     
  • 基于Python的新冠疫情数据解析 (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
     
  • 基于Python的新冠疫情全球数据预测分析.zip
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    本项目利用Python进行新冠疫情全球数据的收集、处理与可视化，并采用多种模型对疫情趋势进行预测和分析。 资源包含文件：lunwen文档+项目源码及数据 针对全球累计确诊数的数据分析，在该部分采用了三种预测方法进行后5天的预测，并与实际数据进行了对比，具体如下： 1. 霍尔特(Holt)线性趋势法：水平参数为1，趋势参数为0.2。选择此方法的原因在于，累计确诊数数据没有季节性变化但有明显的递增趋势。霍尔特模型能够在无需假设的情况下准确预测出这种趋势。 2. 自回归移动平均模型（ARIMA）：该模型的p、d、q参数分别为2、1和7。自回归移动平均模型的目标是描述数据中彼此之间的关系，虽然常用于描述季节性特征的数据，但同样适用于处理具有趋势性的数据预测。 3. 滑动窗口时间预测模型：采用了大小为2、3和4的滑动窗口进行预测。这是一种经典的基于时间序列的预测方法。
     
  • Python下的新冠疫情数据分析资料.zip
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    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。
     
  • 利用C++解析新冠疫情数据
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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：; } ```
     
  • 使用request爬取新冠疫情数据并进行线性回归预测
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    本项目通过Python的requests库获取新冠疫情公开数据，并利用线性回归模型进行疫情发展趋势预测，旨在为疫情防控提供参考。 使用request爬取新冠疫情数据，并将这些数据保存到数据库中，数据来源为丁香园。构建线性回归预测模型以预测新冠疫情的发展趋势。在进行这项工作之前需要配置好数据库并安装相应的包。
     
  • 基于Flask和ECharts的新冠疫情实时监控系统源代码及数据库，后端采用Python Flask框架，前端使用ECharts
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    这是一个利用Python的Flask框架搭建后端，并结合ECharts进行数据可视化展示的新冠疫情实时监控系统的开源项目。 安装教程下载到本地后，在Python相应环境下运行app.py文件以部署Flask项目，请参考flaskProject文件夹中的使用说明。其中，app.py是Flask项目的主运行文件，sql_query.py则是为该项目封装的数据库操作文件，请在该文件内的get_conn()函数中修改相应的数据库配置信息。 另外，“spider”目录包含了项目所需的爬虫模块，其内部main.py为爬虫的主运行文件，ex_sql.py则用于封装存储从网络上抓取的数据到数据库的操作，在此同样需要进入get_conn()函数内进行必要的数据库配置调整。 前端相关的JavaScript代码包括china.js、echarts.min.js、jquery.js和flexible.js（这是一个淘宝开发的适应移动端使用的JS框架的手写简易版本）以及index.js，后者包含了项目定制化的ECharts库及一些AJAX请求处理逻辑。最后，请从covproject.sql文件中创建并配置所需的三张数据库表以支持项目的正常运行。
     
  • 基于Spark的全球新冠疫情数据分析与实现
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    本研究运用Apache Spark技术对全球新冠疫情数据进行高效分析处理，探索疫情发展趋势和影响因素，为疫情防控提供科学依据。 基于Spark的全球新冠疫情系统的分析与实现探讨了如何利用大数据技术特别是Apache Spark框架来处理、分析大规模疫情相关数据，并提出了一套可行的技术方案以支持疫情防控工作。该研究涵盖了从数据采集到结果展示全流程的设计思路和技术细节，旨在为公共卫生决策提供科学依据和支持。
     
  • Java-新冠疫情统计数据系统.zip
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    本项目为一个使用Java开发的新冠疫情统计数据系统，旨在收集、分析和展示疫情相关的数据信息。通过直观的数据可视化工具帮助用户快速了解全球及地区的疫情动态。 使用Java语言实现新冠疫情数据统计系统的参考示例如下： 主要页面及功能包括： 1. 系统首页：展示当前确诊人数、治愈率、现存隔离人数以及死亡率等统计数据。 2. 疫情信息：提供疫苗接种情况、核酸检测结果和防疫物资储备的详细统计。 3. 个人打卡：记录并管理用户的每日健康状况报告。 4. 打卡总记录：汇总所有人员的打卡数据，便于管理者查看与分析。 5. 用户管理系统：负责管理员账户的创建及删除操作。 6. 疫情人员管理：涵盖密切接触者、确诊患者、死亡病例和康复患者的分类管理和追踪。