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【推荐】新冠肺炎的最新数据集和简单的可视化和预测分析（附代码）.pdf

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.86M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    【推荐】新冠肺炎的最新数据集和简单的可视化和预测分析 （附代码） https://mp.weixin.qq.com/s/yii9T9S5X_TOq2ypRvfGmQ 原创 机器学习初学者 机器学习初学者 昨天 新冠肺炎现在情况怎么样了？推荐Github标星21.7K+的新冠肺炎公开数据集，并且 用代码进行简单地可视化及预测。 推荐新冠肺炎的公开数据集： https://github.com/CSSEGISandData/COVID­19 数据可视化： https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6 数据集能做什么？ 这个数据集可以做以下分析： 全球趋势 国家（地区）增长 省份情况 美国 欧洲 亚洲 什么时候会收敛？进行预测 简单演示
    世界病例增长 美国病例增长 主要国家的比较
    病例预测（按照现在的速度，到7月份，全球就会有700万例了！！！） 数据来源 数据来源: World Health Organization (WHO): https://www.who.int/ DXY.cn. Pneumonia. 2020. http://3g.dxy.cn/newh5/view/pneumonia.   BNO News: https://bnonews.com/index.php/2020/02/the­latest­coronavirus­cases/   National Health Commission of the People’s Republic of China (NHC): http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml China CDC (CCDC): http://weekly.chinacdc.cn/news/TrackingtheEpidemic.htm Hong Kong Department of Health: https://www.chp.gov.hk/en/features/102465.html Macau Government: https://www.ssm.gov.mo/portal/ Taiwan CDC: https://sites.google.com/cdc.gov.tw/2019ncov/taiwan?authuser=0 US CDC: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019­ncov/index.html Government of Canada: https://www.canada.ca/en/public­ health/services/diseases/coronavirus.html Australia Government Department of Health:  https://www.health.gov.au/news/coronavirus­update­at­a­glance European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC):  https://www.ecdc.europa.eu/en/geographical­distribution­2019­ncov­cases Ministry of Health Singapore (MOH): https://www.moh.gov.sg/covid­19 Italy Ministry of Health: http://www.salute.gov.it/nuovocoronavirus 1Point3Arces: https://coronavirus.1point3acres.com/en WorldoMeters: https://www.worldometers.info/coronavirus/
    COVID Tracking Project: https://covidtracking.com/data. (US Testing and  Hospitalization Data. We use the maximum reported value from "Currently" and  "Cumulative" Hospitalized for our hospitalization number reported for each state.) French Government: https://dashboard.covid19.data.gouv.fr/ COVID Live (Australia): https://www.covidlive.com.au/ Washington State Department of Health:  https://www.doh.wa.gov/emergencies/coronavirus Maryland Department of Health: https://coronavirus.maryland.gov/ New York State Department of Health: https://health.data.ny.gov/Health/New­York­ State­Statewide­COVID­19­Testing/xdss­u53e/data NYC Department of Health and Mental Hygiene:  https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid­19­data.page and  https://github.com/nychealth/coronavirus­data Florida Department of Health Dashboard:  https://services1.arcgis.com/CY1LXxl9zlJeBuRZ/arcgis/rest/services/Florida_COVID19 _Cases/FeatureServer/0 and  https://fdoh.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/8d0de33f260d444c852a61 5dc7837c86 总结 本文推荐新冠肺炎的公开数据集，并把数据可视化，并对感染人数进行了预测。 数据集地址： https://github.com/CSSEGISandData/COVID­19 演示代码地址： https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/blob/master/covid19/code/coronavirus­ covid­19­visualization­prediction.ipynb
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