学习记录之新冠疫情可视化 学习目的 1.爬丁香园数据 2.可视化 *** 2.1.展示全国疫情地图 ***2.2.展示湖北疫情分布图 ***2.3.展示疫情增长趋势图 *一. 数据准备（根据爬丁香园网得到两个数据） 这里是爬虫丁香园的数据 爬虫的程序：模拟浏览器–>往目标站点发送请求–>接收响应数据–>提取有用的数据–>保存到本地。 爬虫的过程： 1.发送请求：这里用到requests模块，其作用是python实现的简单易用的http库，官网地址是： http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/） 2.获取响应数据（服务器返回的数据） 3.解析并提取数

新冠疫情背景下应急物流与供应链协同管理研究— —以京东物流为例 .docx

无论是生物病毒还是网络病毒，其内核的传播机理都有很多的相似之处。因此，本文在经典的SIR病毒模型基础上改造出一个模型并以此为例，期望在此基础上构建一个计算模板来规范相关病毒模型的稳定性运算。

基于新冠疫情下的口罩检测数据集，包括有口罩、无口罩、正确佩戴、未正确佩戴等分类，可直接用于yolo5检测模型

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程亮点 1，针对时下热门的新冠疫情数据进行大数据分析 2，手把手从零开始搭建项目并进行代码实现 3，综合运用HttpClient+Jsoup+Kafka+SparkStreaming+StructuredStreaming+SpringBoot+Echarts等多种实用技术 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 项目介绍 1.1. 项目背景 1.2. 项目架构 1.3. 项目截图 1.4. 功能模块 第二章 数据爬取和生成 2.1. 数据清单 2.2. Java爬虫入门 2.3. 疫情数据爬取 2.4. 防疫数据生成 第三章 实时数据处理和分析 3.1. 环境准备 3.2. 物资数据实时处理与分析 3.3. 疫情数据实时处理与分析 第四章 实时数据展示 4.1. 环境准备 4.2. Echarts入门 4.3. SpringBoot+Echarts实现数据可视化 第五章 博雅云SaaS平台实现大屏展示 5.1. 云平台三种模式 5.2. 博雅云SaaS平台介绍 5.3. 博雅云应用案例 5.4. 云平台组件使用 5.5. 基于云平台实现大屏展示 第六章 项目总结 6.1. 业务总结 6.2. 技术总结

10张图带您重新思考新冠疫情对2020年以及之后的消费者购买行为带来的影响.pdf

基于arima模型，研究新冠状对上证指数以及上证国债指数的影响。同时，了解新冠疫情这一非常规突发事件对股票市场和债券市场冲击的大小，可以为投资者在新冠疫情发生后的投资决策提供参考，帮助投资者认识股市、规避风险、合理投资。

基于AI Studio 需要用到 python 爬取丁香园数据 首先给出代码： import json import re import requests import datetime today = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') #20200315 def crawl_dxy_data(): """ 爬取丁香园实时统计数据，保存到data目录下，以当前日期作为文件名，存JSON文件 """ response = requests.get('https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/

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基于大量的问卷调查结果，本文档评估了新冠疫情日常生活生产所带来的影响。