实训题目：关于XX问题的数据可视化
1、实训题目：
关于XX问题的数据可视化
以小组为单位，获取（收集或者爬虫）感兴趣的话题数据，进行适当的数据处理与分析，用python的Matplotlib库和Pandas库实现数据可视化，并得出相应的结论。
要求：至少包含6种图形的仪表板图形，可绘制多个仪表板。可视化图形包括但是不限于：柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、雷达图等。
2、任务内容：
(1) 数据准备：选择一个具有挑战性的实际问题，例如：全球气候变化趋势、股票市场价格波动、城市人口分布等，获取并整理相关数据。
(2) 数据探索：利用Python数据分析工具（如Pandas）对数据进行探索性分析，理解数据的基本特征和规律。
(3) 可视化设计：根据数据的特点和分析需求，设计合适的可视化图表或图像，例如线图、柱状图、散点图、热力图等。
(4) 可视化实现：使用Matplotlib库将设计好的可视化图表或图像实现出来，对图表进行精细的调整和优化，使其符合数据分析的规范和要求。
(5) 分析与报告：对可视化的结果进行深入分析，发现数据中的规律、趋势或异常点，形成分析报告，并在课堂上进行展示和讲解。
任务流程：
(1) 学生自主选择或接受老师分配的XX问题，并按照自己的兴趣和能力进行组队；
(2) 学生通过查阅资料、在线学习、小组讨论等方式，学习和掌握相关数据获取、整理以及分析的技能和方法；
(3) 学生根据所学的知识和技能，对XX问题进行数据探索和可视化设计；
(4) 学生将可视化结果进行课堂展示和讲解，并接受老师和其他同学的提问和评价；
(5) 老师根据学生的展示和报告，对学生的学习成果进行总结和评价，并给出建议和反馈。
提交内容： WORD报告+html程序文件
3、参考选题
（1）股票市场分析
选择一个股票市场的数据集，例如某支股票的历史价格数据，利用Matplotlib库绘制该股票的历史价格走势图，并进行分析和解读。
可以进一步使用其他Python库（如NumPy或Pandas）对股票市场的其他指标（如市盈率、市净率等）进行计算和分析，并将结果进行可视化。
（2）气候变化趋势
选择全球气候变化的相关数据集，例如全球气温数据、二氧化碳浓度数据等，利用Matplotlib库绘制相关的气候变化趋势图，并进行深入分析和解读。
可以进一步探讨气候变化对人类生活、生态环境等方面的影响，提出应对气候变化的建议和措施。
（3）人口分布和迁移
选择一个地区的人口普查数据集，例如某个城市或国家的人口数量、年龄、性别等数据，利用Matplotlib库绘制相关的人口分布图和迁移图，并进行深入分析和解读。
可以进一步探讨人口分布和迁移的原因、影响因素以及其对城市或国家发展的影响。
（4）电商销售数据分析
选择一个电商平台的销售数据集，例如某个商品的销售数量、销售额、客户评价等数据，利用Matplotlib库绘制相关的销售数据分析图表，并进行深入分析和解读。
可以进一步探讨电商销售数据的季节性、周期性等特征，提出针对商品的促销策略或改进方案。
（5）疫情数据分析
选择一个地区的疫情数据集，例如某城市或国家的确诊病例数、死亡病例数、康复病例数等数据，利用Matplotlib库绘制相关的疫情数据分析图表，并进行深入分析和解读。
可以进一步探讨疫情数据的趋势和影响因素，为政府和相关部门提供针对疫情控制的建议和措施。
