新冠肺炎疫情的可视化与预测分析项目

资源摘要信息:"该压缩包文件名为“新冠肺炎疫情的可视化和预测分析(1).zip”，它包含了个人毕设项目，项目内容围绕新冠肺炎疫情的可视化和预测分析。项目不仅达到了95分的答辩评审分，而且经过了严格的调试测试，保证了代码的可运行性。因此，该项目非常适合计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业领域的学生、教师或从业者作为学习资源，尤其适合用于课程设计、期末大作业、毕业设计等教学和研究活动中。 文件中包含的“project_code”为项目源码，使用的技术栈为Java和SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis），这是一套目前流行的Java EE企业级应用开发框架，广泛应用于Web应用开发中。 根据项目描述，我们可以总结以下知识点： 1. 新冠肺炎疫情可视化分析：这部分可能涉及数据收集、处理、分析以及展示等方面。在可视化方面，可能会用到各种图表库，如ECharts、D3.js等来直观展示疫情的发展趋势、地域分布、病情严重程度等信息。 2. 预测分析模型：该部分可能使用统计分析方法或者机器学习算法来进行疫情发展趋势的预测。常见的预测模型包括时间序列分析（例如ARIMA模型）、回归分析、决策树、随机森林、神经网络等。 3. Java编程：作为项目的主要开发语言，Java的应用包括前后端的交互、业务逻辑处理、数据计算等，这要求开发者有扎实的Java基础。 4. SSM框架：SSM框架是当前企业级开发中常用的一种组合，它将Spring的轻量级控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)、SpringMVC的模型-视图-控制器(MVC)架构以及MyBatis的强大数据库访问技术结合起来，为开发者提供了一个高效的开发环境。 5. 数据库技术：因为涉及到疫情数据的存储、查询和更新，可能使用到了关系型数据库技术如MySQL，以及数据库操作的ORM（对象关系映射）技术。 6. 数据分析与处理：该部分要求开发者具备数据分析的能力，能够对疫情数据进行清洗、转换和处理，为后续的分析和预测提供准确的数据支持。 7. 学术和工程实践：项目不仅具有学术价值，同时也具有实际的工程应用价值。它要求开发者将理论知识和实际操作相结合，提升问题解决和项目开发能力。 对于有基础能力的学生或从业者来说，该项目可作为学习和进一步开发的基础。可以在此基础上尝试修改和调整，以实现更复杂的数据分析功能或更高效的预测算法，从而提高项目的实用性和先进性。 综上所述，该资源对于学习计算机相关专业课程的学生具有很好的借鉴和学习价值，能够帮助他们更好地理解和掌握疫情数据可视化和预测分析的相关技术，并在实践中提升自己的技能。"