Advertisement

基于Python的新冠疫情数据解析 (2).zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    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。
     
  • Python下的新冠疫情数据分析资料.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。
     
  • 利用C++解析新冠疫情数据
    优质
    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：; } ```
     
  • 基于Python的新冠疫情数据可视化与建模预测.zip
    优质
    本项目利用Python进行新冠疫情数据分析，涵盖全球及各国疫情动态。通过数据清洗、统计分析和可视化技术展现疫情趋势，并建立模型进行未来情况预测。 基于Python的新冠肺炎疫情数据可视化及建模预测.zip 该压缩文件包含了使用Python进行新冠肺炎疫情数据分析的相关内容，包括数据可视化和模型预测等方面的技术实现与应用案例。
     
  • 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。
     
  • 基于Python的新冠疫情数据分析系统（使用Request、ECharts和Layui）
    优质
    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的疫情数据分析.zip
    优质
    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。
     
  • 基于Spark的全球新冠疫情数据分析与实现
    优质
    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。
     
  • 基于新冠疫情的口罩检测数据集
    优质
    本数据集专为新冠疫情设计，包含各类口罩佩戴情况的真实图像和标签，旨在促进口罩检测技术的发展与应用。 基于新冠疫情下的口罩检测数据集包括有口罩、无口罩、正确佩戴和未正确佩戴等多种分类，可以直接用于yolo5检测模型。