10、新冠疫情分析与预测：数据驱动的洞察与应对策略

新冠疫情分析与预测：数据驱动的洞察与应对策略

1. 疫情背景与数据来源

自2020年3月2日，印度喀拉拉邦新增五例新冠确诊病例后，全球新冠病例数持续攀升。为了深入了解疫情趋势并进行有效预测，我们采用了约翰霍普金斯大学的数据集，该数据集每日更新。同时，我们还收集了世界卫生组织（WHO）从2020年1月22日至7月28日的新冠疫情数据，这些数据包含日、年、地区、死亡病例、累计死亡病例、确诊病例、累计确诊病例等输入变量。

2. 研究方法与模型选择

考虑到新冠疫情爆发的复杂性以及不同国家疫情表现的多样性，我们推荐使用机器学习作为建模疫情的有效工具。具体而言，我们选择了Facebook的开源软件Prophet来进行时间序列预测。Prophet是一种基于加法模型的时间序列预测方法，能够拟合非线性趋势。

2.1 实验资源与环境

为了完成实验，我们需要使用Anaconda软件及其不同的库，并在免费的Jupyter Notebook环境（GC）中运行Facebook的Prophet进行病毒发展预测。

2.2 算法流程

整个分析和预测过程遵循以下算法流程：
1. 导入库 ：导入必要的Python库，如Pandas、matplotlib、seaborn和plotly等。
2. 数据集导入 ：从指定链接“https://raw.githubusercontent.com/datasets/COVID-19/master/data/time-series-19-covid-combined.csv”导入188个国家的疫情