疫情预测与舆情分析
本项目的技术栈足够初级，应该很适合作为新手入门数据分析与可视化的项目。基本上只要了解 python，具备基本的爬虫、网络、html 等知识就可以实现。
新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。
在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
本项目希望能利用交互式空间数据分析技术，使用 flask + pyecharts 搭建简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台，感知和预测疫情发展趋势与关键节点、分析社交媒体话题与情感的动态演变、对社会舆情进行态势感知。
项目分析报告已部署到网页端，可点击http://covid.yunwei123.tech/进行查看
交互可视化分析报告截图：
文档与目录结构
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dataSets
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china_provincedata.csv 中国各省、直辖市、自治区、特别行政区的疫情数据
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countrydata.csv 全球214个国家地区以及钻石公主号邮轮的疫情数据
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nCoV_900k_train.unlabled.csv
数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集，抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据，并对其中10万条数据进行人工标注，标注分为三类，分别为：1（积极），0（中性）和-1（消极）。
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nCoV_100k_train.labled.csv 同上，有标注
由于原始数据集找不到了，目前只有处理过的文件
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nCov_10k_test.csv 同上
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yqkx_data-5_21.csv 使用爬虫获取的人民网疫情快讯新闻100篇
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中国社会组织_疫情防控-5_21.csv 中国社会组织公共服务平台疫情防控专区新闻
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weiboComments-5_21.csv 5.21微博《战疫情》主题下的微博和评论数据
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notebook 分析时使用的notebook
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myScripts python脚本（爬虫、可视化、数据处理等等）
- spider-yqkx.py 人民网爬虫
- spider-社会组织.py 中国社会组织公共服务平台爬虫
- weibo_战疫情爬虫_spider.py 微博《战疫情》爬虫
- pyecharts-zhexian-country.py 使用pyecharts绘制任一国家疫情数据曲线图
- hierachy.py 层次聚类分析代码
- jiebafenci.py jieba分词代码及词云图渲染
- lineCountry.py 生成疫情曲线图
- logistic.py logistic分析代码
- mapchina.py 生成中国疫情地图
- mapworld.py 生成世界疫情地图
- mergeweibo.py weiboprocess.py 微博数据处理工具
- weiboAnalyse.py 微博数据分析代码
- wordData.py weiboWordData.py 词云图保存数据
- tfidf.py tfidf值可视化
- sentiments.py 情感分析
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templates： 网站html/css/js及图片文件
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index.md：网站的 markdown 版本
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server.py：flask app
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新冠肺炎时序数据预测算法设计.docx
作业部分相关技术栈
- 数据库的构建与 sql 语句查询
- pyEchart 可视化
- postgres sql 数据分析
- snowNLP 情感分析
- jieba
- flask
运行：
- 运行 server.py:
Use docker:
docker build -t covidvisimage .
docker run -d --name covidvis -p 5000:5000 covidvisimage
OR:
pip3 install -r requirements.txt
python3 server.py
注：此处使用的pyecharts版本为1.7.1，可能和后续 1.8 以上的版本存在部分不兼容，可以通过以下命令安装：
pip install pyecharts==1.7.1