Python疫情大数据分析之可视化分析、GIS地图及文本挖掘代码（博客前三篇）

Python图表分析和展示疫情历史数据

<p> 使用Python分析2019-nCov疫情数据 </p> <p> <br /></p> <p> </p><div> <p style="color:#666666;"> 数据工程师、数据挖掘人员<br /> 爱国人士、疫情关注人员<br /> Python程序员、编程爱好者 </p> </div> <div> <div style="color:#666666;font-size:14px;background-color:#FFFFFF;"> 课程优势：<br /> - 接口稳定，永久有效<br /> - 手工整理数据，每天更新<br /> - 提供历史数据查询接口，方便快捷<br /> - 中国地图、省份地图，覆盖34个省市直辖区<br /> - 折线图展示数据内容，挖掘疫情变化情况 </div> <div> <br /></div> </div>

Python疫情监控完整项目实战

<p> 基于Python + Echarts + Flask打造的全国疫情监控完整项目实战案例，采用前后端分离模式，实现数据的动态刷新。本课程具有三大亮点： </p> <p> <strong>亮点一：完整项目</strong> </p> <p> 基于Python+Echarts+Flask打造的基于web的全国疫情监控系统，包括：全国疫情数据概览、全国实时疫情地图、新增确诊/疑似趋势图、累计确诊/疑似趋势图、累计死亡/治愈趋势图、全国疫情数据分布六大核心功能。 </p> <p> <strong>亮点二：源码驱动</strong> </p> <p> 提供完整的配套源码，包括实时疫情数据下载爬虫、实时疫情监控前端程序设计源码（Html&amp;Echarts）、实时疫情监控后台程序员源码（Python&amp;Flask&amp;Pyecharts）；  </p> <p> <strong>亮点三：实战指引</strong> </p> <p> 基于真实业务场景，打造实战项目案例，整合多项技术：网络爬虫（Python）、前端数据可视化（Echarts）、Web框架（Flask）、后台服务（Python + Pyecharts）。 </p>