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利用Python编写爬虫并创建新冠肺炎疫情数据可视化平台，运用statsmodels的ARIMA进行疫情趋势预测

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简介：
本项目基于Python开发了用于抓取和分析新冠肺炎疫情数据的爬虫，并构建了一个数据可视化平台。同时，使用Statsmodels库中的ARIMA模型对疫情发展趋势进行了精准预测。 使用Python编写爬虫代码，利用requests模块获取国内外疫情数据，并对这些数据进行清洗后存储到MySQL数据库中。通过JavaScript和Django框架实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等多种形式的图表呈现。最终构建一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。使用statsmodels库中的ARIMA模型来预测疫情发展趋势，在调用该功能前请仔细查阅相关文档说明。

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  • 利用Python编写爬虫并创建新冠肺炎疫情数据可视化平台，运用statsmodels的ARIMA进行疫情趋势预测
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    本项目基于Python开发了用于抓取和分析新冠肺炎疫情数据的爬虫，并构建了一个数据可视化平台。同时，使用Statsmodels库中的ARIMA模型对疫情发展趋势进行了精准预测。 使用Python编写爬虫代码，利用requests模块获取国内外疫情数据，并对这些数据进行清洗后存储到MySQL数据库中。通过JavaScript和Django框架实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等多种形式的图表呈现。最终构建一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。使用statsmodels库中的ARIMA模型来预测疫情发展趋势，在调用该功能前请仔细查阅相关文档说明。
     
  • 新冠肺炎疫情的数据可视化分析-FinBI
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    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。
     
  • 基于网络爬虫技术的新冠肺炎疫情数据分析与可视化
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    本研究运用网络爬虫技术收集新冠肺炎疫情数据，并进行深入分析和可视化展示，旨在为疫情防控提供决策支持。 该资源为去年9月份大三上学期《大数据技术应用开发》课程设计的成果，历时一个月完成。项目涉及的技术包括Hadoop、Hive、Spring Boot、SSM框架、ECharts图表库及HttpClient与Jsoup爬虫工具等。 该项目通过爬取疫情信息并利用Hadoop进行数据处理后存入MySQL数据库，并借助ECharts实现大屏可视化展示，涵盖地图和各种图表等形式。同时配置了定时任务，在服务器上部署后端jar包以确保每天自动更新最新数据。 鉴于项目属于大数据分析范畴，报告中详尽地阐述了通过可视化图表可得出的结论等内容（共计50页Word文档、1万字）。此作品已在多个比赛中亮相，并获得了校内“大数据应用大赛”的一等奖以及另一比赛的三等奖。若想进一步参赛或优化现有成果，则可在保留个人见解的基础上更换美观模板，以备更高层次的比赛需求。 有兴趣获取该资源的朋友可以自行下载相关文件。
     
  • 利用机器学习算法开展新冠肺炎疫情的可视化与预测分析
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    本研究运用先进的机器学习技术对新冠病毒数据进行深度解析和模式识别，结合创新的数据可视化手段及模型构建方法，旨在提供准确及时的疫情发展趋势预测。 资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式）。这份分析代码主要分为以下几个部分：全球趋势分析、国家（地区）增长情况、省份情况、放大美国视角下的疫情现状、“欧洲”和“亚洲”的疫情态势探讨、当前正在复苏的国家是哪些，以及通过S型拟合进行预测来判断疫情何时会收敛。
     
  • 基于Python的新冠疫情数据可视化与建模预测.zip
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    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。
     
  • 使用request爬取新冠疫情数据并进行线性回归预测
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    本项目通过Python的requests库获取新冠疫情公开数据，并利用线性回归模型进行疫情发展趋势预测，旨在为疫情防控提供参考。 使用request爬取新冠疫情数据，并将这些数据保存到数据库中，数据来源为丁香园。构建线性回归预测模型以预测新冠疫情的发展趋势。在进行这项工作之前需要配置好数据库并安装相应的包。
     
  • Python疫情数据可视化_疫情数据_Python_数据可视化_疫情
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    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。
     
  • Python制作新冠疫情影响地图及疫情趋势图
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    本项目利用Python数据分析和可视化库，如Pandas、Matplotlib等，制作了新冠疫情在不同地区的影响分布图以及疫情发展趋势图。通过这些图表，可以直观地了解各地疫情状况及其变化趋势。 使用Python绘制新型冠状病毒疫情地图与疫情曲线。通过读取腾讯接口获取数据，并利用matplotlib库进行可视化。
     
  • 利用Python创建疫情数据可视化图表（二）
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    本教程将指导读者使用Python编程语言和相关库，如Matplotlib、Seaborn或Plotly，进一步探索并绘制关于新冠疫情的数据分析图表。通过实际案例，帮助学习者掌握如何呈现疫情趋势、分布等信息的视觉化表示方法。适合有一定Python基础的学习者进阶学习。 Python小白，在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程，记录下来供其他初学者参考。 目录： 一、基本数据的查看和初步处理 二、时间序列与区域划分 三、快速查看不同省市疫情现状 四、累计确诊病例走势 五、不同省市确诊新增情况 六、全国疫情动态可视化 七、制作数据地图 八、如何用气泡图制作数据地图 第一章内容已经发布，关于第二章“时间序列与区域划分”，首先需要将日期字段转换为时间序列格式。在原始数据中，“date”这一列的数据类型需要进行相应的调整和处理以适应后续的时间序列分析需求。 1. 数据类型转换为时间序列 在数据分析过程中，通常会遇到包含日期信息的字段（如“date”）。为了便于使用Python中的pandas库对这些日期信息进行操作，我们需要将该字段从字符串或其他原始数据格式转换成Pandas中定义的时间戳对象。这一步骤对于后续的时间序列分析和可视化至关重要。 请注意，在实际的数据处理过程中还需要根据具体情况进行适当的预处理步骤来确保所有日期值都是有效的，并且遵循一致的格式标准（例如YYYY-MM-DD）。
     
  • Python 抓取肺炎疫情数据.zip
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    本项目提供了一个使用Python语言编写的数据抓取脚本，用于自动收集和整理关于肺炎疫情的相关信息。通过简单的运行即可获取最新的疫情统计数据。 使用Python爬取肺炎疫情数据，结合requests和matplotlib库，从163.com接口获取数据，并用堆叠柱状图展示各省市的数据。