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Java-新冠疫情统计数据系统.zip

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简介:
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。

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  • Java-.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。
  • 全国汇总.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。
  • 基于Django的上报源码.zip
    优质
    本资源提供一个基于Python Django框架开发的新冠疫情上报系统的完整源代码。该系统旨在简化疫情信息收集与管理流程,促进疫情防控工作的高效开展。 基于Django的疫情上报系统源码
  • 全球实时
    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。
  • 利用C++解析
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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:; } ```
  • Python下的分析资料.zip
    优质
    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。
  • 基于Python的解析 (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
  • Python感可视化分析源码
    优质
    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。
  • CEPCS(肺炎防控)- caozha版本
    优质
    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。
  • 美国检测案例
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    本数据集收录了美国新冠疫情每日累计检测案例数,涵盖各州及全国范围的数据,为疫情研究与分析提供详实依据。 各个县的新冠疫情累计案例信息包括确诊病例和死亡病例。字段含义如下:date(日期), county(县), state(州), fips(县编码),cases(累计确诊病例), deaths(累计死亡病例)。