疫情实时图可视化分析/疫情实时地图高清版
使用DataEase可视化数据分析工具`实时`直击上海疫情
上海疫情形势严峻，海量信息中缺乏直观的全局视角。DataEase可视化数据分析工具以其实时性，为了解疫情动态提供了新的解决方案。通过大屏展示，DataEase将复杂的数据转化为易理解的图形，帮助我们洞察疫情趋势和整体状况。DataEase是一个强大的开源工具，它支持快速数据分析和业务趋势洞察，通过拖拽式操作轻松制作图表，并方便分享。
使用DataEase开源工具可以实时直击展示上海疫情仪表板。具体实现方式如下：数据获取：通过新浪新闻提供的上海疫情API接口和求助信息接口，利用DataEase的API数据源功能导入数据。数据集建立与更新：在DataEase中建立数据集，并设置定时更新，确保所展示数据的实时性。
在近期上海疫情的实时追踪中，知乎博主Hackyo利用DataEase开源工具制作了一个可视化大屏，以解决信息接收不全面和滞后的问题。通过图文并茂的方式，直观呈现疫情动态和相关数据。首先，博主找到新浪新闻的上海疫情API接口和求助信息接口，通过DataEase的API数据源功能导入数据。
源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具的步骤如下：准备 MySQL 数据库：连接并安装好 MySQL 数据库。为 DataEase 创建数据库和用户。注意，如果使用的是 MySQL 8，在内网环境下可能需要配置 allowPublicKeyRetrieval=true 以绕过公钥获取限制。使用命令验证数据库和用户创建成功。
DataEase确实是今年非常值得推荐的开源数据可视化工具，以下是其推荐理由：功能强大：快速数据分析与业务趋势洞察：帮助用户迅速识别业务中的关键信息和趋势。丰富数据源连接：支持Excel、MySQL、Oracle、SQLServer等多种数据源，且持续更新以支持更多数据源。
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。
步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图，添加数据标签，与雷达图结合。在步骤7中，将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠，通过调整填充色使两者协调。最后，步骤8对图表进行美化，调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示，使整体效果更加美观。
综上所述，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合。
疫情下,我绘制了一张人口流动网络图——谈谈Gephi与OD矩阵的可视化
在Gephi的Geo Layout布局下，我根据经纬度对节点进行了排列，生成的网络图清晰地展示了与华盛顿DC紧密相连的区域，并成功地通过聚类体现了人口流动的中心地带。这样的可视化不仅直观，也为疫情控制提供了方向。然而，这只是数据可视化的一个初步步骤，后续还需要深入处理大量数据，分析流动模式，预测疫情动态，并研究政策对人口流动的影响。
BI数据可视化图表示例
要展示饼图中的百分比信息，我们可以通过DataEase这一开源可视化分析工具实现。首先，在图表设置中选择Echarts作为当前饼图的图表库。进入样式编辑页面后，点击内容格式旁边的设置图标，以查看并调整内容格式配置。根据提示，将内容格式设置为{d}%。这样，DataEase将自动计算并显示每个扇形所对应的百分比值。
在数林BI中，企业可以将业务的数据进行可视化，如下图所示，可对采购订单进行分析。当然，还可对其他业务数据进行可视化，这里不再一一举例了，感兴趣的用户可以查看我之前分享的文章。
地图展示数据在地理位置上的分布，通过调整对应字段的数据类型至地理类型，实现数据与地图标注的结合，去除无关因素，聚焦关键信息。布局设计在仪表板中组合显示多个图表，选择16：9比例，调至1600*900显示大小，优化视觉体验。
框中数据源，一键出图做条形图：▼ 此时，条形图已自动正负红绿分色，右侧也自动显示了贡献百分点，图表顺序与数据源一致。2，选中图表，运行轴标签对侧显示：▼ 此时负数的轴标签自动换位到对侧显示，非常贴心。
在大数据可视化领域，选择清晰简洁的图表同时追求科技炫酷感，是BI专业人士的双重追求。在此背景下，流向地图成为大数据图表中不可或缺的一部分，尤其在处理特定数据时显得尤为重要。接下来，以物流运送量分析的流向地图为例，我们将逐步演示如何在BI工具中实现数据可视化以地图形式呈现。
人口金字塔图，这个看似简单却蕴含深意的数据可视化工具，以其直观的对比柱状设计，揭示了人口结构的奥秘。让我们跟随FineBI的步伐，用一分钟时间解锁其创建秘诀，透视人口状况的变迁。首先，准备工作至关重要。在FineBI的数据准备环节，只需将预置的「人口统计表」导入，这份数据在帮助文档中唾手可得。
以【丁香医生疫情地图】为例,拆解数据分析5步法
〖A〗、数据清洗数据清洗是项目中耗时最多的部分，丁香医生需处理去重和口径一致的问题。通过去除重复值和调整统计口径，确保数据的一致性和准确性，如在统计口径变更后，采用虚线和注释解释变化。数据分析数据分析是项目的核心，丁香医生的地图通过对趋势变化和比率的可视化，让公众能直观了解疫情动态。
〖B〗、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。
〖C〗、在应用市场及搜索引擎搜索“互联网医疗APP”、“在线问诊”等关键词，共发现15个面向C端的较为知名的移动医疗APP，通过对比该类APP的基础数据与侧重点，最终选取丁香医生作为本次小荷健康竞品分析的对象。原因有二：丁香医生与小荷健康定位相似，都将医疗内容放在第一位，致力于在泛健康领域为大众提供健康服务。
〖D〗、丁香医生《新冠病毒肺炎疫情动态》：从专业角度，利用数据图表实时展现疫情发展，确保信息透明公开。 澎湃《2个月，13753例，新冠肺炎如何蔓延全球？》：地图动态展示疫情全球蔓延过程，直观易懂。
〖E〗、竞品分析 确定竞品 在应用市场及搜索引擎搜索“互联网医疗APP”、“在线问诊”等关键词，共发现15个面向C端的较为知名的移动医疗APP，通过对比该类APP的基础数据与侧重点，最终选取丁香医生作为本次小荷健康竞品分析的对象。
〖F〗、丁香医生疫情地图的数据分析5步法拆解如下： 定义问题 明确项目需求：提供实时疫情信息，方便用户获取关键数据。 关键指标确定：确诊、疑似、死亡和治愈人数，以及按省份和城市细分的数据。 数据收集 数据来源：主要来自官方渠道，如国家卫健委，保证信息的权威性。
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希望本篇文章《疫情实时图可视化分析/疫情实时地图高清版》能对你有所帮助！
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本文概览：西安3月份疫情什么时候开始的〖A〗、月9日。西安的疫情是在全员筛查中发现的，在3月9日12时至24时，西安新增报告本土确诊病例5例。西安，西安地处关中平原中部，北濒渭河，南依秦岭。西安是陕西省辖地级市、省会、副省级市。全市总面积为1010...