基于Python的Covid-19全球疫情数据分析预测 毕业论文+项目源码及数据

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目录实 验 报 告 11.题目要求 32.数据来源与爬虫 33.数据分析与展示 53.1全球新冠疫情的总体变化趋势 53.2累计确诊数排名前 20  的国家名称及其数量 63.3日新增确诊数累计排名前 10  的国家 63.4累计确诊人数占国家总人口比例最高的 10  个国家 73.5死亡率最低的 10  个国家 83.6展示各个国家的累计确诊人数的比例 83.7展示全球各个国家累计确诊人数的箱型图 93.8康复率最高的 10  个国家 114.分析全世界应对新冠疫情最好的 10 个国家 125.疫情预测 136.源代码 156.1 爬虫 156.2数据分析 166.2.1Part-A 166.2.2Part-B 186.2.3Part-C 216.2.4Part-D 226.2.5Part-E 236.2.6Part-F 246.2.7Part-G 256.2.8Extra 276.3最佳的 10 个国家 276.4预测分析 281.题目要求1.标明你的数据来源：包括网址和首页截图2.数据分析和展示应包括：a)15 天中，全球新冠疫情的总体变化趋势；b)累计确诊数排名前 20 的国家名称及其数量；c)15 天中，每日新增确诊数累计排名前 10 个国家的每日新增确诊数据的曲线图；d)累计确诊人数占国家总人口比例最高的 10 个国家；e)死亡率（累计死亡人数/累计确诊人数）最低的 10 个国家；f)用饼图展示各个国家的累计确诊人数的比例（你爬取的所有国家，数据较小的国家 可以合并处理）；g)展示全球各个国家累计确诊人数的箱型图，要有平均值；h)其它你希望分析和展示的数据。以上图形应包括完整的坐标、刻度、标签、图例等，如有必要请配上说明文字，对图中的内容进行解释。3.根据以上数据，列出全世界应对新冠疫情最好的 10 个国家，并说明你的理由。4.针对全球累计确诊数，利用前 10 天采集到的数据做后 5 天的预测，并与实际数据进行对比。说明你预测的方法，并分析与实际数据的差距和原因。5.请贴上爬虫程序的核心代码、数据处理及数据展示的核心代码（应有足够的注释）；6.以 pdf 格式提交到爱课堂平台上，文件名为学号，总页数不超过 30 页。7.截止时间 12 月 27 日 24 点。