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通过C++对新冠疫情数据进行分析。

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简介:
目录代码部分:本项目的代码结构涵盖了多个关键模块,包括用于处理核心逻辑的代码、负责用户交互的界面设计代码以及用于数据获取和处理的代码。 用户界面:用户界面设计旨在提供直观且易于使用的体验,方便用户进行操作和数据浏览。 数据来源及数据处理:数据的收集过程涉及多种渠道,并采用相应的处理方法进行清洗、转换和整合,以确保数据的准确性和可靠性。 数据展示代码部分: ```c++ #include #include using namespace std; 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 << 请输入省份名称: << endl; cin >> ProvincesList[i].Province; cout << 请输入新病例数: << endl; cin >> ProvincesList[i].New; cout << 请输入诊断病例数: << endl; cin >> ProvincesList[i].Diagnosis; cout << 请输入治愈病例数: << endl; cin >> ProvincesList[i].Cured; cout << 请输入死亡病例数: << endl; cin >> ProvincesList[i].Dead; total += ProvincesList[i].New + ProvincesList[i].Diagnosis + ProvincesList[i].Cured + ProvincesList[i].Dead ; // 计算总病例数 } ```

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客服
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  • 利用C++解
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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。
  • 肺炎可视化-FinBI
    优质
    FinBI: 新冠肺炎疫情的数据可视化分析工具,提供详尽、实时的疫情数据展示与深度洞察,助力用户理解全球疫情动态及发展趋势。 数据可视化-新冠肺炎疫情可视化分析-finbi 一、实验(实训)目的 1. 熟悉FineBI界面、菜单栏以及函数的使用; 2. 独立完成一个可视化项目,熟悉内容数据及业务流程; 3. 完成对新冠肺炎疫情自助数据集处理,并形成可视化面板和数据分析结论。 二、实验(实训)原理或方法 利用提供的“新冠肺炎疫情数据分析活动数据包”中的Excel表格进行相关操作。 三、仪器设备与材料 计算机、FineBI工具 四、实验步骤 1. 数据来源: 实验要求如下: (1)实践内容:“全民战疫”。在新型冠状病毒肺炎疫情期间,以展示疫情态势、普及疫情防控知识以及分析人口迁移分布等为主要内容的数据可视化公益活动正在进行。活动鼓励参与者围绕上述场景挖掘多源数据间的关联关系,并创作具有积极意义的作品,共同助力抗击疫情的胜利。 注:所提供的数据均为真实信息样本,仅供数据分析和学术研究使用,不作信息披露用途。 该数据集涵盖了各省份疫情现状、春运期间的人口迁入与迁出情况、新型肺炎患者的通行轨迹查询以及医用物资等相关内容。
  • 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。
  • 基于Python的 (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Spark的全球与实现
    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Python的全球预测.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。
  • 下的SIR模型.rar
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    本研究通过构建和分析SIR(易感-感染-恢复)数学模型来探讨新冠病毒传播特性及其防控策略的有效性,为疫情预测与控制提供理论依据。 《SIR模型.rar》文件包含了关于流行病传播的经典数学模型——SIR(Susceptible, Infected, Recovered)模型的相关内容。该资源提供了对易感者、感染者及康复者的动态分析,帮助理解疾病的传播过程及其防控策略。
  • 全国汇总.zip
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    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。
  • 全国和可视化展示
    优质
    本项目致力于通过数据分析与可视化技术,全面解读全国疫情动态,提供清晰、直观的数据报告,助力社会各界及时掌握疫情发展态势。 在疫情环境下,可以使用Python对全国的疫情情况进行数据分析,并进行数据可视化。