LiveProject：使用时间序列分析构建COVID-19跟踪器 数据集 您可以直接使用来自的原始文件： ：用于预测的时间序列数据 ：死亡时间序列数据 ： 时间序列数据 ：us_confirmed_df ：us_death_df ：分析当前的全球情景。 该数据集包含每日时间序列摘要表，包括确诊，死亡和恢复病例。 所有数据均从每日病例报告中读取。 如果我们的历史数据中发现有错误，则时间序列表可能会更新。 在这些情况下，将不调整每日报告以维护原始数据记录。 时间序列预测数据 三个时间序列表分别用于全球确诊病例，康复病例和死亡人数。 澳大利亚，加拿大和中国是在省/州一级报告的。 荷兰，英国，法国和丹麦的依存关系在省/州级别下列出。 美国和其他国家/地区在国家/地区一级。 这些表被命名为time_series_covid19_confirmed_global.csv ， time_se

摘 要： 随着新型冠状病毒的传播，全球范围内不同程度地受到病毒的侵袭，对于疫情的发 展和防控是世界备受关注的问题，而对“流行”和“大流行”病的正确判断以及无症状 感染者的有效判断将有助于开展疫情的防控工作。 针对问题一，综合考虑到传染病的各类数据的片面性，本文建立了两种针对传染病 数据搜集程度强弱的两种模型。其一，对于较为精细全面的数据，首先采用层次分析法， 将不同的影响因素标准化成数据，再将这些数据作用在感染人数上，我们利用 SPSS 聚类 分析的方法将中国、美国、英国等八个国家分成两类，最后利用距离判别法找出判别函 数量化判断“流行”和“大流行”病；其二，对于粗略离散的数据，通过建

新冠病毒疫情数据 DAreaXY-COVID-19-Data-中国各省和地级市.xlsx

使用PYthon的keras包来构建LSTM模型（请自行安装keras包)，用疫情前七天的数据作为训练集构建LSTM神经网络实现对疫情的预测。

资源主要是完成对COVID-19的分类识别，包括COVID图像数据集，数据降维算法PCA,LLE,PCA_LLE组合算法，利用SVM对图像进行分类识别，识别率超过80%，并且对算法性能进行优化比较，包括时间、算法最优参数选择（LLE的维度与邻域）、SVM的最优分类等等，是一个比较完整的课题实验。如有实验思路问题可私信。

COVID-19新冠疫情预测代码（含数据集）COVID-19 prediction.zip

Covid-仪表板管道 数据产品最终项目 关于该项目 该项目包含一个数据管道，该管道处理3个csv文件，将其插入数据库中，然后根据处理后的数据构建一个仪表板，使您可以分析每个文件的统计信息。 建于 空气流动 码头工人 码头工人组成 设计 我们基本上在docker-compose内协调气流和仪表板。 标题中描述了气流UI的 docker-compose.yaml 它初始化4个容器： Postgres和网络服务器的气流 mysql数据库 仪表盘仪表盘streamlit Docker文件 它有助于我们将流线型仪表板放置在Docker容器中以在docker-compose中调用它 requirements.txt 包含用于构建流线型仪表板的依赖项 data.py 包含从mysql db调用其数据的精简仪表板 dags.py 包含DAG在气流UI中执行的任务： CSV的3个文件传感器 1

使用python烧瓶进行Covid 19生长速率可视化。 数据源 约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心（CSSE）提供的COVID-19数据存储库 如果您觉得这很有用，请贡献： BTC：3Egg2GsyYievwEiiyUkLN2DaokZ27XUS9Y ETH：0x71a54911Ad33A8D43950E9999F27D8fCe956f7cf XMR：839uwCZuZp8ESNdZ5YtCujcQw7WEhcBvPMUaBRV5pqdoP8LxgyLtx27KYxEMMAWQog4suatDGAVerRRLMNB3QZNXTqrBbPL 狗：D6NEgAuTYcaeddCGQqFDMWTNRaGMcYreG5

COVID19互动式Flexdashboard应用程序 此应用程序是约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的公共卫生数据科学课的作业。 该应用程序的时间（时间序列）数据来自有关结果的单个数据可在此处找到： 和。 该应用程序是使用针对的框架构建的。 应用程序布局是使用软件包生成的，并且图表和地图使用 ， 和 ，所有这些都可以通过其相应的R软件包进行访问。 欢迎您提出反馈和建议！ 以获取联系信息，或联系。 该应用程序的链接可以在找到

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