基于python网络爬虫疫情数据分析及可视化系统的设计与实现.docx

西南财经大学 学士学位毕业论文 基于python网络爬虫疫情数据分析及可视化系统的设计与实现 Design and Implementation of a Python-based Web Scraping System for COVID-19 Data Analysis and Visualization 目录 TOC \o "1-3" \h \u 2957 目录 2 21396 摘要 3 8584 关键词 4 28677 第一章 绪论 4 7219 1.1 研究背景 4 20135 1.2 研究目的 5 22662 1.3 研究意义 7 17571 第二章 理论基础 8 23245 2.1 网络爬虫技术 8 25020 2.2 数据分析与可视化 9 9692 第三章 系统设计 10 28453 3.1 系统需求分析 10 12545 3.2 系统架构设计 12 13875 3.3 数据库设计 13 6776 第四章 系统实现 15 21898 4.1 爬虫模块实现 15 25184 4.2 数据处理模块实现 16 24749 4.3 可视化模块实现 17 6792 第五章 实验与结果分析 19 9502 5.1 实验设计 19 6550 5.2 实验结果 20 2417 5.3 结果分析 22 29768 第六章 总结与展望 24 24060 6.1 研究总结 24 21988 6.2 研究展望 25 29711 参考文献 26 摘要 本文设计并实现了一个基于Python网络爬虫的疫情数据分析及可视化系统。该系统主要通过网络爬虫技术从公开的疫情数据源获取实时的全球疫情数据，并将数据进行清洗和整理。接着，利用Python的数据分析库对疫情数据进行统计和分析，提取关键指标，并绘制相关的图表和可视化结果。在疫情数据分析方面，我们采用了多种常用的数据分析方法，包括数据聚合、数据筛选和数据计算等。通过对全球疫情数据的分析，我们可以得到各个国家和地区的感染人数、病死率、康复率等重要指标，从而帮助决策者了解疫情的发展趋势和风险，做出相应的应对措施。在可视化方面，我们利用Python的数据可视化工具对疫情数据进行图表展示和可视化呈现。通过直观的图表和可视化结果，用户可以更加清晰地了解疫情数据的变化和趋势，进一步发现潜在的规律和关联。同时，系统还提供了交互式的功能，用户可以根据自己的需求对数据进行筛选和比较，进一步深入分析疫情数据。本系统不仅使用了Python中的网络爬虫技术和数据分析库，还采用了Web开发框架，搭建了一个简单易用的用户界面，用户可以通过该界面实时获取疫情数据、进行数据分析和可视化展示。在设计实现过程中，我们注重系统的性能和稳定性，并对算法进行优化，提高系统的运行效率。本系统的设计与实现为疫情数据的分析和决策提供了一种有效的工具和方法。它不仅可以帮助政府、医疗部门和疾控机构等相关机构了解疫情的发展情况，做出科学决策，还可以为个人用户提供及时的疫情信息和数据支持，增强公众对疫情的认知和防范意识。 关键词 基于python, 网络爬虫, 疫情数据, 分析, 可视化系统, 设计与实现 第一章 绪论 1.1 研究背景 疫情爆发以来，全球范围内疫情数据的收集和分析变得尤为重要。然而，由于疫情数据的庞大和多样性，手动收集与分析已逐渐变得不可行。因此，利用软件开发技术设计和实现基于Python的网络爬虫疫情数据分析及可视化系统成为一种有效且高效的解决方案。在当前信息技术高度发达的背景下，通过网络爬虫可以快速地获取各类疫情数据，包括确诊人数、死亡人数、康复人数等，以及不同地区、不同时间段的疫情趋势数据。这些数据的分析与可视化有助于深入理解疫情的传播动态、变化趋势以及不同地区之间的差异。此外，对疫情数据进行可视化分析还可以提升公众对疫情的感知和认知，帮助政府和疫情防控部门做出更加科学合理的决策。而Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，具备丰富的开源库和工具，如BeautifulSoup、Scrapy和matplotlib等，可用于快速开发网络爬虫和数据分析模块，并支持实时数据更新和多平台可视化展示。基于Python的疫情数据分析及可视化系统，不仅可以自动从各个官方和权威数据源获取最新数据，还可以对数据进行处理、整合和分析，并利用图表、地图等方式直观地展示疫情的时空分布、趋势变化和影响程度。因此，基于Python网络爬虫疫情数据分析及可视化系统的设计与实现，对于提高疫情数据的收集效率和分析精度，促进疫情信息的传播和理解，具有重要意义。通过系统研究与实验验证，可以为决策者、疫情研究人员和公众提供一个