R语言全球新冠疫情数据分析：DV Final Project_r语言新冠折线图-优快云博客

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本文使用R语言对全球新冠疫情数据进行分析和可视化，包括数据收集、探索、可视化及时间序列预测，揭示疫情趋势和影响因素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言全球新冠疫情数据分析：DV Final Project

在本项目中，我们将使用R语言对全球新冠疫情数据进行分析和可视化。我们将探索不同国家和地区的疫情情况，并使用相关的R软件包和技术来揭示有关病例数量、趋势和影响因素的见解。以下是我们将要涵盖的主题和相应的源代码。

数据收集和准备

首先，我们需要获取新冠疫情数据。我们可以从公共数据源、政府机构或专门的疫情跟踪网站获取数据。在这个例子中，我们将使用开放的COVID-19数据集，该数据集提供了全球各地的疫情情况。

# 导入所需的R软件包
library(readr)
library(dplyr)

# 读取COVID-19数据集
data <- read_csv("COVID-19-data.csv")

# 查看数据结构
head(data)

数据探索和可视化

一旦我们获取了数据，我们就可以开始探索和可视化它。我们可以使用不同的图表和可视化工具来呈现数据的不同方面。

# 导入所需的R软件包
library(ggplot2)
library(lubridate)

# 转换日期格式
data$date <- ymd(data$date)

# 绘制全球每日新增病例数的折线图
ggplot(data, aes(x = date, y = new_cases)) +
  geom_line() +
  labs(title = "全球每日新增病例数趋势", x = "日期",