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新冠疫情全球数据分析源代码及数据集压缩包。

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简介：
该项目提供COVID-19全球疫情分析的源代码及相关数据集，其核心内容涵盖了疫情数据的收集过程，随后对收集到的数据进行了必要的预处理操作。此外，项目还包含了对这些数据的深入分析与可视化呈现，具体包括利用Matplotlib和PyEcharts库绘制柱状图、折线图、地图、玫瑰图以及动态条形图等多种形式。更重要的是，该项目运用SIR模型对美国疫情数据进行了模拟预测，旨在更全面地理解和评估疫情的演变趋势。

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  • 全球新冠疫情最新实时数据
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    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
    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的新冠疫情全球数据预测分析.zip
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    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。
     
  • COVID-19全球疫情分析源码与数据集.zip
    优质
    本资源包包含用于分析COVID-19全球疫情的数据集和源代码，适用于研究、建模及教学用途，帮助用户深入理解病毒传播趋势。 COVID-19世界疫情分析源代码及数据集主要包括疫情数据的获取、预处理以及数据分析可视化。使用的工具包括matplotlib和PyEcharts来绘制柱形图、折线图、地图、玫瑰图和动态条形图，并利用SIR模型对美国疫情数据进行模拟预测。
     
  • 新冠疫情预测代码及数据集 (COVID-19 prediction.zip)
    优质
    本资源包包含用于预测新冠疫情发展趋势的相关代码和历史数据集，适用于数据分析与模型构建。 COVID-19新冠疫情预测代码（含数据集）包含在文件COVID-19 prediction.zip中。
     
  • 42万+全球各国新冠疫情数据（2020.1-2024.8）.xlsx
    优质
    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。
     
  • 全球COVID-19疫情数据分析可视化数据集
    优质
    本数据集提供全球新冠疫情详细分析与可视化资源，涵盖病例、死亡率及疫苗接种等关键指标的变化趋势，助力科研与公众了解疫情动态。 全球COVID-19疫情可视化分析数据集
     
  • 全国新冠疫情数据汇总.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。
     
  • 上海新冠疫情数据与源代码实现
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    本项目致力于提供有关上海市新冠疫情的数据分析及可视化，并公开相关源代码，旨在促进公众对疫情发展的理解。 资源内包含了从3月19日到4月21日上海的疫情数据（包括全市的、各区的每日数据，以及各区每日上报的小区名称）。此外，该资源还直接提供了爬取这些数据的具体代码实现，可以开箱即用或作为Python爱好者的学习交流材料。
     
  • 利用C++解析新冠疫情数据
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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：; } ```