【疫情数据可视化/疫情数据可视化分析】

使用DataEase对于数据进行可视化展示

〖A〗、使用DataEase对于数据进行可视化展示，可以按照以下步骤进行：数据准备 首先，需要使用八爪鱼等工具去爬取国家卫健委疫情某一天的实时数据，并将其导出为Excel格式，当然也可以是MySQL、Oracle等关系型数据库中的数据。确保数据的准确性和完整性，这是进行数据可视化的基础。

〖B〗、DataEase的操作界面友好，无需专业技能，通过简单点击和拖拽即可完成数据分析。支持可视化图形界面配置和多表关联查询，无SQL基础的用户也能操作。内置MPP架构数据库，支持主流大数据查询引擎：DataEase内置高性能的Doris数据库，支持数据同步，提高查询和计算速度，减轻业务端数据库压力。

〖C〗、DataEase是一款免费开源的BI（商业智能）工具，它提供了丰富的功能来帮助用户进行数据分析和可视化。在近期发布的V8版本中，DataEase新增了血缘分析功能，这一功能可以支持对数据源、数据集、仪表板进行关联分析，有助于用户更好地理解数据之间的依赖关系，减少误删数据源和数据集的风险。

〖D〗、DataEase是由飞致云开发的一款基于Web的数据可视化BI（商业智能）工具。它凭借丰富的功能、友好的用户界面和强大的数据处理能力，成为众多企业和个人进行数据分析和可视化的首选工具。

〖E〗、DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，它以其丰富的功能、易用性和开源免费的特性，为用户提供了高效的数据分析和可视化解决方案。以下是我对DataEase的使用体验分享：产品特点与优势 开源开放：DataEase作为开源软件，用户可以零门槛地在线上快速获取和安装，无需支付任何费用。

〖F〗、新增功能 AI Copilot：实现数据即问即答 DataEase v0版本引入了AI Copilot功能，借助生成式AI技术，用户可以通过自然语言与系统进行交互，直接获取数据结果。用户选择一个数据集后，可以围绕该数据集的相关信息与Copilot进行对话，Copilot将通过表格、折线图等形式展示相关的分析数据。

“疫”览无余,粒界科技推出“疫情防控三维可视化解决方案”

粒界科技针对新型冠状肺炎疫情带来的挑战，推出了“疫情防控三维可视化解决方案”。该方案旨在帮助管理部门快速掌握疫情信息，有效调配资源，迅速做出决策，从而提升城市管理水平，响应政府“科技赋能”的号召。方案概述 粒界科技的“疫情防控三维可视化解决方案”是基于地理信息系统（GIS）实现的城市信息三维可视化。

粒界科技在由人民网发起的人民战“疫”内容科技大赛中，凭借其“疫情防控三维可视化解决方案”荣获了政务应用创新奖。这一荣誉不仅彰显了粒界科技在技术创新方面的实力，也体现了其在支持防疫防控管理方面的积极作用。

基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)

实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。

本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。

支持Grid、Overlap、Page和Timeline四种组合方式，可将多个图表集成于同一界面。 应用总结 Pyecharts适用于动态交互式图表制作，适用于疫情分析、股票行情显示、热评影评可视化等场景。通过清华大学新冠疫情可视化项目的案例，演示了Pyecharts在实际应用中的强大功能。

疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库，展示上海疫情地图，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。

Apache ECharts是由百度开发的开源数据可视化库，凭借其强大的功能和易用性，已成为全球开发者首选的图表工具之一。

点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。都是我们用echarts经常来做的。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

南丁格尔玫瑰图，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

新冠疫情可视化中的南丁格尔玫瑰图是一种采用极坐标系统展示全球或全国疫情数据的可视化方法。具体解释如下：定义与由来：南丁格尔玫瑰图：即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。特点：采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。

南丁格尔玫瑰图的制作教程如下：步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】，搜索“疫情”，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，并打开。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据。

南丁格尔玫瑰图以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉。它不仅能够清晰地展示分类数据的数值大小和变化趋势，还能够通过颜色和形状等视觉元素增强数据的可读性和可理解性。因此，在数据可视化领域中，南丁格尔玫瑰图已经成为一种经典且实用的图表类型。

经典案例库|数据新闻案例集合大放送!

澎客工坊《自杀干预在中国》：聚焦自杀干预行动，以数据新闻形式展现。 一本神经论《数读舆情 | “仝卓应届生造假”事件》：运用数据可视化，全面分析舆情事件。 美国南加州公共广播电台《困》（STUCK）：以在线新闻和音频叙事形式，揭露房产市场底层状况。 《男同之痛：艾滋病下的阴影》：揭示同性恋群体污名化现象，呼吁正确看待。

新冠疫情数据新闻 案例01：新华社《3D新闻｜了解新冠病毒》简介：新华社运用3D交互模型，将新冠病毒的形状、结构、传播方式等一一展现出来，使读者能够在交互的游戏中了解新冠病毒。

经典数据新闻案例集合如下：新冠疫情数据新闻 新华社《3D新闻 | 了解新冠病毒》：利用3D交互模型直观展示病毒结构与传播方式，增强科普效果。 回形针《关于新冠肺炎的一切》：通过动态视频和3D模型生动展示病毒知识，使内容易于理解。

数据可视化案例与工具大放送 财政数据可视化大集合 233个财政数据可视化作品大集合，出自开放知识基金政策和研究方向的负责人Jonathan Gray之手，他目前正在做财政数据可视化有关的研究。他将全球好的财政数据可视化作品收集在一起，并在谷歌表格上发布共享。

云南白药“大数据+明星”品牌营销 2017年6月，云南白药牙膏官方旗舰店在淘宝上开业。为了提升品牌知名度和曝光度，云南白药与阿里合作，运用大数据技术、明星效应和跨界宣传进行开放营销。

客户成功案例（1）：新闻媒体/招投标/行业资讯数据聚合 客户背景与需求 本案例聚焦于一家内容聚合平台服务商，该公司拥有成熟先进的内容推荐算法，但缺乏海量的内容来支撑其算法推荐。为了提升用户关注与留存，该公司急需获取互联网实时更新的最新资讯，以配合其算法推荐给用户。

世卫组织称全球90%学生受停课影响

当地时间4月6日世界卫生组织发布的疫情报告显示，全球范围内有90%的学生、超过5亿名儿童和年轻人受到停课等影响。以下是关于这一情况的详细介绍：数据来源与发布背景当地时间4月6日，世界卫生组织发布第77期新冠肺炎疫情报告，明确指出全球教育受疫情冲击的严重程度。

世界卫生组织近日警告称，欧洲已再度成为新冠疫情“震中”，病例激增形势严峻。若不采取紧急防疫举措，到明年3月，欧洲或将新增50万人死于新冠肺炎。欧洲疫情现状与原因 疫苗接种覆盖率不足与防疫措施松懈是欧洲疫情卷土重来的主要原因。部分国家疫苗接种进度滞后，叠加社交限制放宽，导致病毒传播加速。

流感的危害不容忽视流感并非普通感冒，其全球影响显著：健康威胁：据世卫组织统计，流感每年导致全球约300万至500万严重病例，29万至65万例与呼吸道疾病相关的死亡。发展中国家5岁以下儿童因流感导致下呼吸道感染死亡的比例高达99%。

长期严管可能导致经济增速放缓、就业压力增大，甚至影响社会稳定。民生需求迫切：频繁的封控、隔离和区域管控对居民生活、工作、出行造成不便。例如，企业因员工隔离无法正常运营，学生因停课影响学习，家庭因收入减少面临经济压力。放开管控是平衡疫情防控与经济社会发展的必然选择。

例如学生群体经历反复停课、线上考试，职场人面临项目延期或职业转型压力，这种不确定性加剧了时间焦虑。健康风险升级：除直接感染风险外，长期佩戴口罩引发面部皮肤问题，久坐导致颈腰椎疾病高发，运动量减少引发肥胖率上升。世界卫生组织数据显示，疫情期间全球抑郁症患者增加25%，焦虑症增加27%。