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武汉数据分析 该系列资源是Python疫情大数据分析，涉及网络爬虫，可视化分析，GIS地图，情感分析，舆情分析，主题挖掘，威胁情报溯源，知识图谱，预测预警及AI和NLP应用等。博客阅读，武汉必胜，湖北必胜，中国必胜！ 发布者：Eastmount CSDN YXZ 2020-02-20 译文推荐： 我们们中国人一生的最高追求，为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。以一人之力系。他们真是做到了，武汉加油，中国加油！

奥运 该项目的目的是清理，处理和可视化奥林匹克数据集 我正在探索Kaggle的Olympics数据集。 我正在尝试回答以下问题， 夏季奥运会前十大运动项目是什么，在过去的50年中它们是如何发展的？ 这些国家/地区在奖牌方面表现如何，哪个国家获得了最大的成功，哪个国家在获得奖牌方面的成功最少，如何分配？ 为了可视化问题1，我使用了交互式散点图来显示随着时间的推移最受欢迎的运动，并且为了可视化问题2，我使用了世界的choropleth地图来显示奖牌是如何分布在120枚上的世界各国之间的一年期。 我已经使用Python和Jupyter Notebook进行数据清理和可视化。

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Neo4j 可视化知识图谱所需的两个软件包：java.rar 和 neo4j-community-3.5.5-windows.zip 对应博文教程：https://angxiao.blog.csdn.net/article/details/127300818

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