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。
2022-06-15 19:06:44
217KB
01.数据分析的基本概念.mp4
02.数据可视化.mp4
03.数据分析的常用模型.mp4
04.数据分析的常用工具.mp4
05.互联网金融简介和特点.mp4
06.互联网金融的主要模式.mp4
07.常见的个人信贷产品.mp4
等资源
2022-06-14 23:51:34
130B
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1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-09 11:07:54
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2020东京奥运会数据分析与可视化程序，jupyter
参考kaggle上的历史数据进行建模预测，不管是多少年份的奥运会都可以作为参考
包含完整的数据集，可以方便快捷运行。
本次预测程序采用了近`120`年的奥运奖牌榜作为训练数据，以对应参赛国家/地区的GDP、人口等作为参照。实现了多个数据展示
为所做毕业设计分离出来的子部分，可以用作于课程设计（数据分析作业），或者大作业。
2022-06-08 14:08:13
5.86MB