python分析新冠肺炎_如何简单构建新冠肺炎的预测模型？——附R、python、matlab代码...

针对新冠肺炎的预测模型可以采用时间序列分析的方法，具体步骤如下：

1. 数据采集和预处理：从公开数据源中获取新冠肺炎疫情数据，并对数据进行清洗和处理，如去除异常值、缺失值等。

2. 数据探索性分析：通过可视化手段对疫情数据进行分析，包括趋势分析、周期性分析、季节性分析等。

3. 模型选择和建立：根据数据分析结果选择适合的时间序列模型，如ARIMA模型、SARIMA模型等，并对模型进行建立和训练。

4. 模型评估和优化：对模型进行评估和优化，如计算预测误差、检验模型残差等。

5. 模型预测：利用训练好的模型进行新冠肺炎的预测，并生成预测结果。

下面是Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 数据读取和预处理
data = pd.read_csv('covid19.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
data = data[['confirmed', 'deaths', 'recovered']]
data = data.diff().fillna(0)

# 数据探索性分析
plt.figure(figsize=(10, 6))
data.plot()
plt.show()

# 模型建立
model = ARIMA(data['confirmed'], order=(1, 1, 1))
result = model.fit(disp=-1)

# 模型评估和优化
residuals = pd.DataFrame(result.resid)
residuals.plot()
plt.show()

# 模型预测
forecast = result.forecast(steps=30)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

上述代码中，我们首先读取了新冠肺炎疫情数据，并进行了差分处理。然后利用ARIMA模型进行建立，并对模型进行评估和优化，最后进行预测并生成预测结果。