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新型冠状病毒肺炎(COVID-19,简称“新冠肺炎”)疫情肆虐全球多个国家,2020年3月11日,世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。
在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中,产生了前所未有的大规模疫情数据,利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资,从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成,将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合,使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补,为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
本项目希望能利用交互式空间数据分析技术,使用 flask + pyecharts 搭建简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台,感知和预测疫情发展趋势与关键节点、分析社交媒体话题与情感的动态演变、对社会舆情进行态势感知。
项目分析报告已部署到网页端,可点击http://flask.yunwei123.tech/进行查看
交互可视化分析报告截图:
dataSets
china_provincedata.csv 中国各省、直辖市、自治区、特别行政区的疫情数据
countrydata.csv 全球214个国家地区以及钻石公主号邮轮的疫情数据
nCoV_900k_train.unlabled.csv
数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集,抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据,并对其中10万条数据进行人工标注,标注分为三类,分别为:1(积极),0(中性)和-1(消极)。
nCoV_100k_train.labled.csv 同上,有标注
数据集太大了就先不上传了,如果有需要可以发邮件
nCov_10k_test.csv 同上
yqkx_data-5_21.csv 使用爬虫获取的人民网疫情快讯新闻100篇
中国社会组织_疫情防控-5_21.csv 中国社会组织公共服务平台疫情防控专区新闻
weiboComments-5_21.csv 5.21微博《战疫情》主题下的微博和评论数据
notebook 分析时使用的notebook
scripts python脚本(爬虫、可视化、数据处理等等)
templates: 网站html/css/js及图片文件
index.md:网站的 markdown 版本
server.py:flask app
新冠肺炎时序数据预测算法设计.docx
注:此处使用的pyecharts版本为1.7.1
,可能和后续 1.8 以上的版本存在部分不兼容,可以通过以下命令安装:
pip install pyecharts==1.7.1
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