使用pyecharts,pandas,pywebio(flask) ,sklearn的库完成，一个数据分析和预测的网页。

非常好的问题！使用这些库可以很轻松地创建一个数据分析和预测的网页。以下是一些基本的步骤：

1. 使用 Pandas 库加载和处理数据集。
2. 使用 Pyecharts 库创建交互式图表和可视化效果。
3. 使用 sklearn 库分析数据，进行预测和建模。
4. 使用 Pywebio 库创建一个交互式的 Flask 应用程序，将所有内容组合在一起。

以下是一个简单的示例，展示如何将这些库用于创建一个数据分析和预测的网页：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Line
from pywebio.platform.flask import start_server
from pywebio.input import input, FLOAT
from pywebio.output import put_html

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
df = pd.read_csv('path/to/dataset.csv')

# 创建交互式图表
line_chart = Line()
line_chart.add_xaxis(df['date'].tolist())
line_chart.add_yaxis('daily_cases', df['daily_cases'].tolist())
line_chart.add_yaxis('daily_deaths', df['daily_deaths'].tolist())

# 训练模型
X = df['daily_cases'].values.reshape(-1, 1)
y = df['daily_deaths'].values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 创建 Flask 应用程序
def predict():
    cases = input("请输入每日病例数", type=FLOAT)
    deaths = model.predict([[cases]])
    put_html(f"<h2>预测每日死亡人数为: {deaths[0]}</h2>")

app = start_server(predict, port=8080)

在这个示例中，我们首先加载了一个数据集，然后使用 Pyecharts 创建了一个包含每日病例和死亡人数的折线图。接下来，我们使用 sklearn 库训练了一个简单的线性回归模型，用于预测每日死亡人数。最后，我们使用 Pywebio 创建了一个简单的 Flask 应用程序，允许用户输入每日病例数并获得预测的每日死亡人数。

当然，这只是一个简单的示例。您可以使用这些库创建更复杂的数据分析和预测应用程序，以满足您的具体需求。