（已完成版）实验5 数据可视化-Matplolib.ipynb

使用Matplotlib对世界发展指数数据集进行可视化分析（包含源码及数据集）。资源中包括ipynb格式源码，使用matplotlib库，通过多种图形可视化方式对”世界发展指数“数据集进行数据分析。

FordGoBike数据集探索 陈楚航 数据集 该数据集包含有关在覆盖旧金山湾大区的自行车共享系统中进行的单个骑行的信息。 此数据集中有230万辆自行车共享记录。 主要功能是持续时间，开始时间和用户类型。 还包括其他功能，例如起点和终点站的位置以及客户信息，例如性别和出生年月。 由于这些记录的有效性不确定，因此删除了记录的一小部分。 调查结果摘要 在探索中，我发现旅行持续时间的分布集中在10分钟左右。 旅行的平均持续时间取决于很多因素，包括一年中的月份，一周中的一天，一天中的小时和用户类型。 时间和旅行次数之间有很强的关系。 在五月至十一月的夏季，大多数旅行都在进行。 在两个主要的假期，感恩节和圣诞节期间，使用量将大大减少。 此外，与周末相比，出行次数要多得多。 最后，大多数旅行都在高峰时段进行。 同样，旅行次数与用户类型有关，无论他们是否拥有成员身份。 我发现的最后一件事是，用户性

第九章 广州二手房数据爬取与数据分析及可视化 (上课的).ipynb

C++基于Qt的流数据分析与可视化软件源码。库 blitz - inline，无须单独编译 exprtkX KDDockWidgets kfr - inline，无须单独编译 libsndfile praat - inline，无须单独编译 QCustomPlot QtnProperty readerwriterqueue - inline，无须单独编译 rtaudio smarc 库 blitz - inline，无须单独编译 exprtkX KDDockWidgets kfr - inline，无须单独编译 libsndfile praat - inline，无须单独编译 QCustomPlot QtnProperty readerwriterqueue - inline，无须单独编译 rtaudio smarc

使用Python对汽车数据进行爬取，并将爬取结果进行可视化大屏展示，展示的情况包括车辆信息、车辆图片、可视化图表、排行榜等，资源内有效果图，使用前请仔细查看说明文档

数据可视化--中国与美国近十年GDP的发展状况。由于我国人口众多，素质较低，而且就业观念较落后，导致我国劳动力普遍廉价，就业职工工资普遍低下。刚毕业的大学生人数众多，城市发展速度与农村发展速度不平衡，各省市自治区的就业条件和国家政策，就业环境不同，导致职工工资存在行业间，区域间，农村与城市之间的工资水平存在着巨大的差异，从另一个方面反映出了中国贫富差距的不断扩大。对我国就业人员职工工资的研究，对我国的社会保障政策和就业政策，教育政策等具有重要的决策意义。也为对我国经济社会的研究提供了一个因素。我国就业职工工资水平的地区差异已经日益成为我国政府重视的一个问题。中国就业分析数据这一重要的就业指标，探寻其影响因素对于政府的正确决策，经济的可持续快速发展，社会稳定具有重要意义，数据来源于国家统计局。这也是现今相关研究就业问题的重要方向。

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基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

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