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2022年4月1日至15日全球新冠疫情数据汇总分析RAR版

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简介：
本资源提供2022年4月1日至15日期间全球新冠疫情详细数据汇总与深入分析报告，涵盖新增病例、死亡人数及疫苗接种情况等关键信息。以RAR格式打包，方便下载和查阅。 Python数据爬取分析可视化大作业，包含图表和源码，可以直接运行。

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  • 2022年4月1日至15日全球新冠疫情数据汇总分析RAR版
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    本资源提供2022年4月1日至15日期间全球新冠疫情详细数据汇总与深入分析报告，涵盖新增病例、死亡人数及疫苗接种情况等关键信息。以RAR格式打包，方便下载和查阅。 Python数据爬取分析可视化大作业，包含图表和源码，可以直接运行。
     
  • CNNVD历年数据文件汇总（截至2022年1月24日）
    优质
    本资料汇集了CNNVD自成立以来至2022年1月24日期间的所有关键数据与安全漏洞信息，旨在为用户提供全面的安全事件历史记录和分析。 该文件包含了CNNVD网站上20多年来的漏洞数据。
     
  • 全国新冠疫情数据汇总.zip
    优质
    本资料包包含全国新冠疫情每日更新的数据汇总，涵盖确诊病例、疑似病例、死亡与康复人数等关键信息。 这段文字描述了包含全国各省市每日新增确诊病例数、累计确诊病例数、全国新增死亡人数、全国累积死亡人数、全国新增治愈病例数、全国累积治愈病例数以及全国存量病例的数据信息，并涵盖了武汉市数据及武汉各小区的具体情况和医院的相关数据。在建模时，作者花费大量时间搜集了这些资料。
     
  • 全球新冠疫情最新实时数据
    优质
    本页面提供全球新冠疫情的最新实时数据，包括确诊病例、死亡和康复病例等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 全球新冠疫情的实时数据提供了当前疫情的发展情况。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的新冠疫情全球数据预测分析.zip
    优质
    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。
     
  • 美国新冠疫情历史数据汇总.xlsx
    优质
    本文件汇集了美国自疫情爆发以来的新冠确诊病例、死亡人数及疫苗接种等关键统计数据，旨在提供全面的历史数据分析。 美国新冠肺炎疫情历史总数据下载.xlsx
     
  • H3CNE-Security(GB0-510)更新至2022年2月18日.rar
    优质
    本资源为H3CNE-Security认证考试（代码GB0-510）的学习资料，内容更新至2022年2月18日，涵盖所有考点和实践题目。 H3CNE-Security(GB0-510)2022年2月187日更新.rar 稳过
     
  • 截至2020年4月18日的NVD数据:
    优质
    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息，包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息，并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日，该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）数据，后者是一个国际公认的标准化系统，用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容，并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储，这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息，包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分（用于量化评估特定漏洞的严重性）、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动： 1. **漏洞分析**：解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题，并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**：依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级，从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**：通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势，为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**：编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**：帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求（如PCI DSS等），并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件，你需要掌握一定的技术知识，例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之，NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。
     
  • 42万+全球各国新冠疫情数据（2020.1-2024.8）.xlsx
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    这份Excel文件包含了从2020年到2024年8月全球各国新冠疫情的详细统计数据，包括确诊病例、死亡病例及其它关键指标。 《42万+世界各国新冠疫情数据（2020.1-2024.8）》文件集包含了自2020年1月至2024年8月的全球新冠疫情相关数据，这些数据是通过精心手工整理而成，并且来源权威。在该数据集中明确标注了《数据来源》，从而确保了其真实性和准确性。 这类详细的数据对于学术研究和实际应用具有重要价值，尤其适合那些进行疾病传播、公共卫生政策评估以及经济学与城市规划等领域研究的学者和学生使用。由于数据项繁多详实，即使是刚开始接触这些领域的初学者也能轻松上手并利用该数据集开展研究工作。此外，这份文件的应用范围广泛，并不限于单一学科领域，在多个课程中均可作为引用资源。 此份数据集特别适合撰写论文进行实证分析的大学生、本科生和研究生使用。在使用这些数据时，学术研究人员应当遵守诚信原则，正确标注来源并对数据进行适当的解读与分析以确保研究结果的真实性和可靠性。 由于该文件包含的时间跨度较长，并涵盖了疫情发生和发展的重要阶段，因此可以利用其中的数据来观察疫情随时间的变化趋势及其特点。例如，可以通过这份数据集分析不同国家和地区之间疫情的分布情况、疫情影响经济和社会的方式以及各国政府应对措施的效果等信息。这些发现对于制定未来的公共卫生策略和评估现有政策工具的有效性具有重要的参考价值。 总之，《42万+世界各国新冠疫情数据》为学术研究提供了真实全面的数据支持，也为政策制定者及公众理解全球新冠疫情期间的情况和发展趋势提供了一种重要方式。这是一份对学术界与政府决策都极为宝贵的资源。