Cov2019分析 对应译文视频我做的分析文件

【计算机课程设计】django+网络爬虫的疫情数据可视化分析,使用前请务必查看说明文档 此内容适合新手小白和在校学生

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基于Android Studio开发的Android端疫情数据整合系统，可做毕业设计，课程设计，期末大作业，也可练手。 介绍 使用Android Studio开发的Android端疫情数据整合系统 安装教程 ​ 1.开发者可下载后使用Android studio进行代码调试，项目api为21 ​ 2.release内有编译好的安装包，下载后即可安装 功能介绍 欢迎界面 刷新疫情数据 虽然进入软件后会自动刷新数据，但不排除从无网络到有网络的切换的问题，所以增加了手动刷新按钮。 全国疫情走势 点击后进入数据显示的选择界面，可供选择项有感染总人数和新增感染总人数。选择一项后点击查看疫情折线图即可查看疫情数据。 各大城市疫情 在此界面有很多以城市为名字的按钮，点击后会出现相应城市的Toast显示当前城市的感染总人数和新增感染总人数。 摇一摇祈福 在该页面可以摇一摇进行祈福，摇一摇后会出现Toast进行提示。

使用Python编写爬虫代码，使用网络爬虫利器requests模块实现国内外疫情数据的爬取，再对数据进行清洗并存储于MySQL数据库中，采用JavaScript和Django实现前端网页的数据可视化展示，包括地图、折线图、饼图等呈现形式，最终打造一个新冠肺炎疫情数据的可视化平台。调用statsmodels的ARIMA实现疫情数据的预测 使用前请仔细查看说明文档

通过Python 的 Request 库进行网络爬取，这样可以使得实验的数据为最新且实时动态更新，更有利于进行疫情数据的分析。通过爬取到的数据，利用 Pyecharts 库进行可视化数据分析，将繁琐的数据转换为于理解的图表形式，并发布在前端网页上，将details表里的各市累计确诊数据，以省分组进行累加，将结果返回给前端。根据各省疫情确诊的人数划分为6个等级，确诊人数由少到多，颜色随严重程度的加深而加深。在左下角进行颜色的说明。方便用户浏览和观察。

使用Android Studio开发的Android端疫情数据整合系统 安装教程： ​ 1.开发者可下载后使用Android studio进行代码调试，项目api为21 ​ 2.release内有编译好的安装包，下载后即可安装 功能介绍 欢迎界面 实在找不到广播的使用，只能使用欢迎界面进行广播的显示。 刷新疫情数据 虽然进入软件后会自动刷新数据，但不排除从无网络到有网络的切换的问题，所以增加了手动刷新按钮。 全国疫情走势 点击后进入数据显示的选择界面，可供选择项有感染总人数和新增感染总人数。选择一项后点击查看疫情折线图即可查看疫情数据。 各大城市疫情 在此界面有很多以城市为名字的按钮，点击后会出现相应城市的Toast显示当前城市的感染总人数和新增感染总人数。关于更多按钮：由于新浪的数据不匹配，需要人工进行json数据分析，工程量太大，因此敬请期待。 摇一摇祈福 在该页面可以摇一摇进行祈福，摇一摇后会出现Toast进行提示。该部分的编程者刘佳奇做出了很花哨的界面效果，但是由于有些许bug所以进行了阉割。

云计算大作业使用Hadoop对美国新冠肺炎疫情数据分析项目。 实验内容 统计指定日期下，美国每个州的累计确诊人数和累计死亡人数。 对实验1的结果按累计确诊人数进行倒序排序。（重写排序规则） 对实验1的结果再运算，统计截止指定日期，全美各州的病死率。病死率 = 死亡数/确诊数。 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数。做法是以date作为分组字段，对cases和deaths字段进行汇总统计。 对实验4的结果再运算，统计美国每日的新增确诊人数和新增死亡人数。因为新增数=今日数-昨日数，所以考虑使用自连接，连接条件是t1.date = t2.date + 1，然后使用t1.totalCases – t2.totalCases计算该日新增。 对实验4的结果再运算，统计美国截止当日的病死率。 将美国不同州的疫情数据输出到不同文件，属于同一个州的各个县输出到同一个结果文件中。（重写排序规则，重写分区规则）。 统计指定日期下，美国每个州的确诊案例最多前N（TopN）的县。（重写排序规则，重写分组规则）

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情已经蔓延至全国各地,包括陕西省在内很多省份的早期疫情均以输入病例为主,后期的疫情在严格的防控措施下也已呈下降趋势.评价防控措施的有效性、分析人口流动对疫情的影响对于研究陕西省(或其他以输入病例为主的地区)疫情和未来应对突发性传染病有着重要的意义.根据陕西省卫生健康委员会(简称卫健委)公布的详实数据信息可以挖掘传播链(感染树),得到从发病到首诊、入院、确诊的中位持续时间,每日潜伏者类、感染者类、治疗者类的具体人数和感染者状态转移的空间分布.本文计算确定COVID-19疫情的控制再生数(1.48–1.69),并发展新的统计推断方法获得陕西省严控措施下的有效再

疫情数据可视化分析系统，使用python编写的，用爬虫去爬取数据，然后使用pymysql存入MySQL数据库，然后使用flask搭建web框架，最后使用pyecharts进行可视化。