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疫情数据统计分析-B题

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简介：
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。

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  • 疫情数据统计分析-B题
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    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。
     
  • 疫情数据分析赛题B.rar
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    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
     
  • 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。
     
  • 2020年“泰迪杯”B题：新冠疫情数据分析职业技能大赛
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    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）。
     
  • Python疫情数据分析可视化
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    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。
     
  • 基于Python的疫情数据分析.zip
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    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。
     
  • 与疫情有关的NLP情感分析数据集
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    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。
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
    优质
    本项目利用Python语言对疫情数据进行收集、处理和分析，并通过多种图表形式实现数据可视化展示。 通过时事数据可视化系统，可以清晰地了解全球疫情分布的情况及其密度，从而制定相应的应对策略。
     
  • 疫情传播大数据分析（数据智能）.zip
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    《疫情传播大数据分析》是一份结合了数据科学与公共卫生领域的研究资料，通过收集、处理和分析疫情相关的大数据，旨在揭示病毒传播规律，并为疫情防控提供决策支持。本资源包含数据分析模型、案例及实用工具介绍，适合科研人员和技术爱好者深入探索。 这段文字包含源码，并对代码进行了详细介绍，内容详尽易懂。稍作改动即可用于预测功能，满足个人需求。操作简单方便，易于理解，相信你可以轻松上手。