"知疫"疫情防控可视化平台 项目 内容 这个作业属于那个课程 2021春季学期软件工程(罗杰.任健) 这个作业的要求在哪里 初次邂逅,需求分析 1 NABCD分析 NEED 目前多数的疫情分析工具都是以感染率.治愈率作为主要的展示指标,以疫苗接种情况为主的工具还比较少 很多人受制于消息检索渠道的限制,对新冠疫苗的了解有限,对新冠疫苗有一定顾虑,缺乏全面了解疫苗的渠道 国际疫情形势复杂,国际人员流动具有较大的不安全因素,缺乏对其它国家的感染/接种情况了解 APPROACH 开发新冠疫情数

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核

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  本文是在模仿中精进数据分析与可视化系列的第一期--颗粒物浓度时空变化趋势(Mann–Kendall Test),主要目的是参考其他作品模仿学习进而提高数据分析与可视化的能力,如果有问题和建议,欢迎在评论区指出.若有其他想要看的作品,也欢迎在评论区留言并给出相关信息.   所用数据和代码的下载地址如下: 链接:https://pan.baidu.com/s/1IixHE9aPf1u9qFkdAdHQaA 提取码:hmq2 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 简介   本次要模仿

采集流程 一..明确需求 采集/确诊人数/新增人数 二.代码流程 四大步骤 发送请求 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 发送请求 import requests # 额外安装: 第三方模块 url = 'https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/?from=osari_aladin_banner' response = requests.get(url)

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化. 2 基础可视化 geopandas使用matp

IDL学习教程 IDL 是一种数据分析和图像化应用程序及编程语言,最初在七十年代后期用于帮助科学家分析火星探险卫星发回的数据.此后,IDL得到广泛运用,使用者日众.IDL能使用户可以迅速且方便地运用此软件将数据转换为图象,促进分析和理解. 可到百度文库下载:http://pan.baidu.com/s/1s5V6u 资源名称[点击即可免费下载] 资源大小   An Introduction to Computer Programming Using Interactive Data Langua

终于盼来了不是前言部分的前言,相当于杂谈,算得上闲扯,我觉得很多东西都是在闲扯中感悟的,比如需求这东西,一个人只有跟自己沟通好了,总结出某些东西了,才能更好的和别人去聊,去说. 今天这篇写的是明白需求,其实更多的是想和大家聊天,只有把这个聊开了,后面的东西做起来才有意义,才有价值,在聊天中,思考中发现价值(化身为话唠了?) 有时候你自以为某些东西很重要,其实那只是站在自己的角度觉得很重要,更需要的是站在别人,站在市场的角度去思考这个问题,特么的到底重不重要. 需求我觉得可以分为两类:自己主动去做

感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写 这个问题其实想了很久,后来想通了,就是怎么把工具都放在手上,结合着用起来,按流程走.   接下来都会这么写:

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本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.数据可视化 1.基础概念 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究.其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽取出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量. 如果说的实际贴切的话:系统开发中常见的数据报表统计,将数据用图表或表格的形式呈现出来,帮助运营或者决策人员了解这些数据的规律或者价值,就是简单的可视化应用. 从开发角度来看,把系统中的核心数据,用一定的手段进行统计,在借助一些精美的图表样式,展示出来,或

写在前面 之前部署web网站的时候,架构图中有一环节是监控部分,并且搭建一套有效的监控平台对于运维来说非常之重要,只有这样才能更有效率的保证我们的服务器和服务的稳定运行,常见的开源监控软件有好几种,如zabbix.Nagios.open-flcon还有prometheus,每一种有着各自的优劣势,感谢的童鞋可以自行百度,但是与k8s集群监控,相对于而已更加友好的是Prometheus,今天我们就看看如何部署一套Prometheus全方位监控K8S 主要内容 1.Prometheus架构 2.K8

需求: 某某金融大亨想涉足金融网贷,想给网贷平台取一个名字,那么取什么名字,名字里面包含哪些关键字,在行业内的曝光率会相比较高一些呢? 可以理解为: 你负责某某网贷平台的网络推广工作,如何进一步优化各广告推广平台上的搜索关键词,这些网贷平台的名称都有啥共同点? 其实就是: 想看看各网贷平台名称的高频词汇,给各平台的名称划下重点   找数据: 获取所有网贷平台的平台基本名称数据,这样子才能进行下一步工作 把网贷之家上所有平台的数据找出来,这样就可以了 读取数据: import pymysql im

Numpy:来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多,本身是由C语言开发.这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础.数据结构为ndarray. 快速入门:Quickstart tutorial Pandas:基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.数据结构有一维的Series,二维的DataFrame(类似于Ex

通过以下步骤,可以简单了解到如何下载Smobiler Designer(设计器).Client(客户端),以及如何通过设计器进行开发和调试移动应用,并在服务端部署.Cloud打包.访问您所开发的移动应用. 一,设计器下载 下载并安装 Smobiler Designer,打开Visual Studio;使用.Net语言,即可进行APP开发 二,开发和调试移动应用 1. 开发移动应用 新建一个项目,开始编写代码,既可创建一个属于自己的App Demo. 在窗体中添加控件 通过属性设置调整控件样式 

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt

ELK是什么? E=ElasticSearch ,一款基于的Lucene的分布式搜索引擎,我们熟悉的github,就是由ElastiSearch提供的搜索,据传已经有10TB+的数据量. L=LogStash , 一款分布式日志收集系统,支持多输入源,并内置一些过滤操作,支持多输入元 K=Kibana , 一款配合ElasticSearch的web可视化界面,内置非常各种查询,聚合操作,并拥有漂亮的图形化展示功能 为什么要用ELK? 在实际应用中,我们的日志是非常重要的,它通常会记录一些比较重要