基于flask和echarts的中国疫情数据大屏可视化项目

本科计算机专业GIS创新实践课程实验报告。 实验目的：利用ArcGIS online 等平台或软件（平台不限），通过爬虫工具或者手动收集等手段在互联网上获取疫情数据和地理数据，使用不同地图可视化方法制作全国的新冠病毒疫情地图，了解地理数据到地理信息可视化的过程，了解数据量表与可视化视觉通道之间的对应关系，进而理解空间信息可视化的意义。

功能齐全，帮助校园疫情防控，进出管理。功能包括老师和学生角色权限，大数据图表展示，扫码进出校园，校园行程记录，生成二维码，学生管理，网站管理，学生签到打卡等功能。 运行环境： thinkphp6.0 mysql5.7 bootstrap4 本地测试集成环境软件：phpstudy 安装： 可参考thinkphp项目搭建 添加网站根目录/public 添加伪静态 导入数据库 修改数据库配置/app/config/database.php 若项目无法启动删除runtime再试

知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

华创证券-餐饮行业跟踪报告：后疫情时代餐饮行业变化，集中度提升，结构分化-230524.pdf

百万级数据新冠疫情知识图谱源码，代码可运行，数据集包含实体和属性非常全面，使用neo4j图数据库，导入项目数据即可运行。数据包含了感染人数、未感人人数、死亡人数、医院状况、各地点新冠疫情情况等信息，知识图谱的各结点可以点开。知识图谱图片可导出。供大家学习借鉴，互相交流。

疫情matlab代码

开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7（一定要5.7版本） 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器 系统在生活中的应用十分广泛，无论是个人还是企业，在日常生活中都需要系统，不仅可以提高工作效率和质量，也可以提高数据准确性，以下是系统的好处： 1. 提高效率：系统可以自动化处理大量的数据和信息，从而减少了人工操作的时间和错误率，提高了工作效率和质量。 2. 降低成本：系统可以减少人力资源和物质资源的浪费，使企业在生产和管理上节约成本，提高企业效益。 3. 提高数据准确性：系统可以自动化管理和处理数据，减少了人工操作中的错误和遗漏，从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持：系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析，为企业决策提供支持和依据，提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务：系统可以为客户提供更快捷、更准确的服务，提高了客户满意度和忠诚度，增强企业的竞争力。

基于Python爬虫的中国疫情数据分析与可视化毕设项目

springboot+vue前后端分离项目，疫情防控及物资管理系统