动态排序轮播图（Bar Chart Race）是 B 站数据区热门可视化形式，直观展示指标随年份变迁的排名变化。本项目基于世界银行全球人口数据集，用 Python 完成数据清洗→宽长格式转换→动态可视化全流程，复刻高质量世界各国人口年度动态排名图，时间跨度 1960~2024 年。python运行# JS代码：实现柱子循环随机配色""")# 初始化深色背景时间轴bg_color="#080808"

在量化金融领域，股票价格预测是时间序列分析最经典的落地场景之一。股票数据具备典型的时序特征：价格、成交量、涨跌幅等指标随时间连续变化，同时存在趋势性、波动性等规律。本文将基于 Python 完成一套全流程股票时序分析项目，包含数据读取、数据预处理、多维度可视化（均线、K 线、成交量、涨跌幅分布）、特征工程、模型训练、效果对比、未来股价预测等环节。分别使用线性回归和ARIMA 时间序列模型构建预测模