一、项目背景

      2020年1月新型冠状病毒（以下简称新冠）肺炎在极短时间内就在全球范围内大规模流行，全球累计确诊人数超过2000万，死亡人数超过80万。由于新冠病毒的传播速度快、致死率较高，世界卫生组织称新冠是百年一遇的人类公敌。自新冠肺炎爆发以来，面对社会对疫情信息的迫切需求，各级政府部门通过多种渠道及时发布第一手相关数据，许多组织和个人也迅速行动，利用多种分析手段为公众提供疫情数据的解读分析，以消除公众的恐慌情绪，提高人们的自我防护意识，配合政府的防疫措施，为我国最终打赢疫情防控阻击战发挥了巨大的推动作用。 本文提供收集自网络并经过适当处理的有关新冠疫情的数据，仅供本案例使用，并不确保数据的真实性和准确性。基于疫情数据利用Python数据分析和可视化技术，对新冠疫情数据进行分析挖掘。 注：为统一分析标准，假设国内的新冠确诊病人都入院收治，被传染者有5天的潜伏期，被传染后的第3天具备传染性。例如：2月1日被传染，2月6日开始出现症状，并被确诊，2月4日开始具备传染性。

二、项目目标

      1.根据提供的疫情数据集进行数据分析，针对国内和国外的疫情数据进行简单的统计分析并可视化。

三、实现工具

      Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib等。

注：本课程仅供在线实习班级使用。