湖北疫情数据可视化/湖北新冠肺炎数据-鹏伟号

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。

使用DataEase对于数据进行可视化展示

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。

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。

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。

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。

“疫”览无余,粒界科技推出“疫情防控三维可视化解决方案”

〖A〗、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。

〖B〗、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。