新冠肺炎疫情数据的抓取及可视化研究

随着新冠肺炎疫情的日益严重,全国上下皆密切关注疫情的数据变化,随着疫情时间的推移,数据量变大变多,故利用便捷的工具实现美观的可视化尤为重要.借助于Python的标准库和第三方库,可以实现新冠肺炎疫情数据的实时抓取,经过相关的数据处理后,逐步绘制了疫情的各种趋势图和全国地图,由图可挖掘中国疫情发展的整体过程,以及中国政府...     

基于Anaconda环境下的Python数据分析及可视化

通过导入所需工具库和对应数据集,查询出数据集主要信息,并对空数据进行定位和处理,对重复数据和异常数据进行检测和过滤,再将多个数据集进行级联或者聚合等操作处理数据,查询出想要的结果,是用Python实现最简单数据分析的方法.通过介绍Python实现简单数据分析所用到的库的优势,以及如何运用Numpy、Pandas等库的函...     

虚拟主播数据可视化网站的实现

“虚拟主播”深受年轻一代消费者的喜爱,其发展前景令人期待。利用数据可视化网站记录普罗维登企划旗下虚拟主播直播数据的具体情况,并从功能性和非功能性两个角度对网站需求进行分析,对网站进行架构设计、数据库设计和功能设计。使用Python技术对所需数据进行采集、分析、存储,搭建MyBatis框架连接MySQL数据库,使用Spring boot框架开发数据接口和服务端口,将Vue框架作为前端网站的主框架,利用Echarts框架对数据进行可视化显示。用户使用本网站不仅能清晰看到直观的可视化数据,还能进行交互感强的按键功能,能极大地提高用户的视觉体验,能有重点地突出关键信息的数据可视化可为研究“虚拟主播”的表现提供一定的帮助。     

基于Python的人口普查数据可视化分析

本文以第七次人口普查数据作为研究对象,采用Pandas对普查数据进行读取和处理,选择Pyecharts直观分析展示人口问题的现状和发展趋势。     

基于数据可视化的农民工异地医疗分析系统

如今各个领域的数据展示中都广泛应用数据可视化技术,特别是在Web应用方面,各种类型的网站都在使用数据可视化技术丰富和美化页面,从而吸引用户的眼球。然而,数据可视化技术是一个涉及到多种学科和技术的交叉领域,研究人员很难掌握所有相关的知识。随着Web2．0时代的到来,大量可视化组件的研发解决了这个问题,使得可视化技术的应用更加得心应手。在讨论数据可视化概念的基础上介绍了农民工异地医疗数据分析系统及系统中数据可视化的应用,并描述了系统中运用的可视化组件及实现方法。     

数据可视化技术的分析与研究

本文主要分析研究现有的数据可视化技术,并对不同的可视化工具进行分析比较,对后续数据可视化项目的研究起到辅助作用。     

基于python的数据分析可视化研究与实现

大数据时代,数据分析可视化是一个很重要的技术问题,本文首先介绍了数据分析可视化原理及一般流程。接下来又着重介绍了python的数据分析工具库和绘图库,以大学生期末成绩分析为例,使用matplotlip和numpy库工具对其进行数据分析及可视化。通过实例验证了python的强大功能和可视化方法和过程。旨在为用python进行数据分析可视化提供一种实用的设计思路。     

基于Spark的地震数据分析与可视化系统设计与实现

近年来,随着大数据的快速发展,地震数据的采集、存储和分析技术取得了巨大的进步,海量数据得以充分利用。使用Spark SQL对实时爬取到的地震数据进行分析,同时使用Pandas对历史地震数据进行离线分析,采用Django作为前端框架,结合ECharts进行可视化,使用户能够直观地了解地震活动的变化和趋势。这些研究成果有助于提高地震预测的准确性,为相关领域的决策者提供有价值的信息。     

基于数据治理的高校科研多维数据可视化设计

高校科研数据对学校科研建设和发展具有积极意义,科学量化分析科研数据、挖掘数据中隐含的潜在价值,能有效提升高校科研水平和综合实践能力。本文结合我校实际情况,基于数据治理框架的数据中台,梳理了数据治理的内容、框架设计和应用特点,形成标准化的主题科研数据,建立了我校科研信息多维数据可视化分析平台,展现我校科研发展趋势,动态掌握科研发展中相关环节走向,从时间、空间、人事、学科、财务等多角度分析科研信息。应用结果表明：本平台具有较好的完整性、一致性和可扩展性,为我校科研工作者、相关管理人员及学校高层管理者提供了实时科研动态信息统计与决策支持服务。     

大数据技术应用考研数据可视化开发与设计

本文以计算机专业学生为研究对象,介绍利用大数据分析技术通过收集学生备考阶段相关数据,对收集的数据进行预处理,预处理过程包含数据清洗、数据规整化处理等,预处理后针对学生的备考数据构建相应的数据分析模型,分析高校学生备考、择校等的一些情况,找出当前存在的学生考研问题及可改善的地方,并提出有针对性的恰当可行的对策,为鼓励本科...     

基于Python的古诗文数据爬取与可视化分析

本文利用爬虫技术爬取了古诗文网（https://www.gushiwen.cn/）收录的关于思乡的古诗文数据。然后,对爬取的数据进行清洗和存储。接着,采用Python语言结合PyEcharts数据可视化库对古诗文内容和诗人所在的朝代（时代）进行可视化。最后,筛选出了思乡诗中出现频率较高的词汇,分析了哪个朝代（时代）盛产思乡类的诗文。用计算机相关技术分析古诗文数据,旨在为新兴科技的研究融入人文情怀和传统文化,为传统文化的研究提供新的思路和视角,为课程思政的实践提供案例参考。     

疫情信息展示及预测可视化

利用大数据技术,传染病SIR模型与机器学习预测疫情的拐点,对疫情的数据进行可视化展示.疫情期间,方便个人查询地点的疫情信息,充分发挥人民群众的力量,缩短寻找密接人员、高风险人员的时间,推测出拐点出现日期,对全球防疫起一定作用.     

大数据可视化技术探析

大数据挖掘分析是未来大数据产业的重点和关键,可视化分析技术在自动化处理模型的基础上,将人的认知能力用于发现潜在知识和隐藏模式,已经成为大数据分析的重要工具之一。围绕大数据分析的本质,对大数据可视化技术的内涵进行了剖析,然后从人的视觉原理和可视化两个角度对可视化分析技术原理进行了综述,最后介绍大数据可视化在新闻传媒和态势感知两个领域的应用情况。     

网络流量数据可视化建设和分析方法

网络流量监测可以直观地让网络管理员了解整个网络架构中网络带宽的使用情况,网络流量的分析有利于发现网络的带宽瓶颈、发现网络的异常和威胁,了解用户使用网络的行为习惯等.本文将探讨如何利用对网络流量数据的分析方法来进行网络管理.     

新冠肺炎疫情期间公众对人工智能的认知与态度——基于新浪微博内容的文本挖掘

基于清博大数据在新冠肺炎疫情期间的微博舆情监测数据,采用文本挖掘结合质性分析的方法对参与人工智能话题讨论的微博内容进行研究.研究发现,人工智能在复工复产、疫情监测,以及医疗场景下的应用最受公众关注,讨论中整体呈积极正向的态度,主要体现在公众接受和认可人工智能的准确性、有效性和安全性.企业和政府既是人工智能话题的发起者、信息来源,也是受公众关注的对象,重点关注了人工智能与经济、政策、技术应用等层面的问题,而人工智能伦理、治理、风险和相关科学普及方面的内容相对较少.提出应鼓励多元主体展开公开对话,聚焦人工智能伦理、治理与风险问题,科普工作者可以借助公众对人工智能的关注与疫情期间的切身经历,进行深入、系统和有针对性的科普.     

基于Python爬取视频的设计与实现

根据用户的需求,遵循一定的规则,收集网站的信息,利用Python中网络爬虫技术,对网站中的数据进行分析并自动抓取网页中有价值的数据.通过导入类库、提取数据以及存储数据等流程简明阐述了爬取视频的方法.