# 疫情数据分析可视化的实现指南
## 一、概述
在新冠疫情的大背景下，数据分析和可视化成为了一个重要的技能。本篇文章将指导你如何实现一个简单的“疫情数据分析可视化”项目。从数据获取、解析，到数据处理和可视化，我们将一步步走过整个过程。
## 二、工作流程
下面是实现疫情数据分析可视化的一般步骤：
| 步骤 | 描述
这是我的毕业设计题目，当初选这个题目以为是最简单的，没想到却要做一个网站。不过既然选择了，那就好好干吧！开发环境操作系统：Windows 10数据库：Mysql 8.0.22Vue：2.9.6开发工具：Pycharm Community Edition 2020.1.2、VScode开发语言：Python、HTML、JS、CSS系统架构功能介绍全球疫情实时追踪全球疫情实时追踪页面，支持折线图、条形
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2024-01-16 22:23:09
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关于新冠疫情影响数据分析可视化的过程记录
新冠疫情对各行各业都产生了深远的影响，尤其是在数据分析和可视化领域。随着疫情的蔓延，企业和政府机构需要快速、有效地分析数据，以便作出及时的决策和响应。这篇博文将详细记录在这一背景下，如何解决新冠疫情影响数据分析可视化的问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚和故障复盘等内容。
## 背景定位
在疫情初期，许多业务面临着实时数据分析的需求。传统
设计一个网页用于展示数据及图形1) 用柱状图展示北京、上海、香港、广东、浙江的现有病例、累计病例数据。（数据来源：表1）2) 用普通地图（china.js）+散点图展示累计确诊和现有确诊数据。（数据来源：表1） 运行图片展示： <!doctype html>
<html>
<head>
<meta cha
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2023-09-09 20:07:55
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01截止到 2020 年 7 月 12 日零点，新冠病毒全球累计确诊人数超过 1280 万人，美国单日新增确诊人数再破纪录，7 月 11 日这一天新增确诊人数就接近 7 万人。为了直观地反映新冠病毒确诊人数的变化趋势，我制作了一个动态折线图的短视频。02下面是视频制作的过程。首先，导入所需的库，并设置中文字体和定义颜色等。# 导入所需的库
import os
import numpy as np
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2023-10-26 17:04:18
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分析师：Junjie Chen新冠疫情的发展情况已经成为人们目前最密切关注的问题之一，疫情的历史数据以图形的形式进行对比和呈现能够让客户直观地了解各地区疫情的发展情况。解决方案任务/目标分析上海各区县、上海与其他省市和地区以及全球各国的新冠疫情数据进行分析及可视化处理。数据的时间跨度为2020年1月20日至2020年4月8日。数据源准备记录了多个层次、较为完整的新冠疫情数据，筛选原始数据中的中国
原创
2023-11-29 12:09:51
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1、此模板采用js+css+html编写，可用于数据分析、数字大屏、数字可视化。2、编写简单，小白可用，下载后直接打开index.html文件即可查看。3、效果查看请访问：
预览链接： 大数据可视化通用模板（一）下载链接：下载
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2023-05-26 01:33:39
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。武汉地区，目前已经实现住院患者清零了，国内疫情已经稳定，然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例。为了体现大国风范，今天带领大家用python实现绘制疫情地图知识点1. 爬虫基本流程2. json3. requests4. pyecharts开发环境Python 3.6Py
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2024-01-15 06:47:44
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要求：
1.阅读index.html的内容，其中需要生成提前4个文件，分别为world1.html世界疫情地图（上午课上讲的内容）
world2.html世界疫情前15国家柱状图（每个国家显示新增病例和新增死亡病例）
china1.html中国疫情地图
china2.html中国疫情前6个省，现存病例的饼状图2.以上4个文件可在浏览器上访问，或下载后在本机访问。截图形成4个图标，名字分别为worl
采集流程一. 明确需求采集/确诊人数/新增人数二. 代码流程 四大步骤发送请求获取数据 网页源代码解析数据 筛选一些我想用的数据保存数据
原创
2022-05-23 15:51:09
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最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。一、什么是数
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2023-02-22 11:01:57
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数据可视化：1、绘制散点图：import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
data = read_csv("C:\\PA\\5.1\\data.csv")
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **fo
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2023-12-31 21:25:17
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目录第一部分 SPSSAU分析自动出图第二部分 作图思路X和Y第三部分 可视化图的正确使用第四部分 特殊统计图处理第五部分 SPSSAU可视化图样式设置本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第4期文章。 前3期内容分别讲述数据思维，分析方法和分析思路。本文讲述如何快速使用SPSSAU进行高质量作图，以及如何选择使用正确的图形。 本文分别从五个角度进行阐述，首先是SPSSAU自动
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2023-12-15 09:22:33
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本文主要是面向数据分析初学者，因此分享的基本是一些免编程的可视化工具，详细介绍了7款工具，推荐大家使用，主要是让初学数据分析的朋友知道可视化工具大概有哪些、流行的有哪些。Power BI Power BI是微软开发的商业分析工具。用户可以在软件内自由导入任何数据，并且可以使用除软件本身外的网页、手机应用打开查看数据。Power BI对个人用户是免费的，在国内BI向无论是产品还是商业化都做
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2023-09-01 18:49:05
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简单、易用的数据可视化工具，可以直观的帮助您展示数据结果，实时展示庞杂数据背后的业务现状。我们在上篇已经为大家列举了多个可视化场景中需要的图表组件，下面，我仍然以Sugar BI为例，继续接着上文的进行补充。一. 指标看板、指标卡片指标卡片可以以卡片的形式展示人员座次等排列信息，如各「座次区域」的「人员」信息。指标看板可以清晰直观的展示出指标在某个维度下的不同表现，如各「地区」的总「销量」。&nb
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2023-09-14 16:26:54
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# 疫情数据可视化教程
## 介绍
本教程将教会你如何使用Python编程语言实现疫情数据的可视化，以便更直观地展示疫情的变化趋势和规律。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成以下几个步骤：
1. 数据获取：从数据源中获取疫情数据。
2. 数据处理：对获取的数据进行清洗和加工，以便后续的可视化处理。
3. 数据可视化：使用Python的数据可视化库将加工后的数据可视化展示。
## 整体流程
原创
2023-12-29 10:00:04
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目录一、前言二、代码实现过程 1、导包 2、创建类对象 3、查看数据概况 4、画中国地图&n
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2024-01-11 17:11:39
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数据分析工作是一项很有成就感的工作，我们在做好了数据分析工作就需要将这些数据分析结果呈现给大家，而一般来说，很多客户和领导不是数据分析专业的人，如果我们直接把数据分析结果让他们看是一件不现实的事情。这就需要我们做到数据可视化，我们应该意识到一个问题，那就是我们尽量使用图表的方式代替文字表达，这是因为人们对于图表表达的直观度比文字表达的直观度要高，所以也就有了怎么一句话，那就是字不如表，表不如图。
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2023-08-30 21:54:37
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实验目的和要求 在本次实验中基于当前的疫情数据完成各种可视化的构建： （1）对全国总数据绘制饼图；（2）对全国各地数据进行地图的绘制（3）对全国的确诊人数做词云图（4）对山东（湖北）的确诊人数做词云图（5）进行更复杂的全国（全球）疫情地图的绘制博客链接：https://www.iamzlt.com/?p=251前导内容 安装pyecharts 1、进入官网或点击这里下载安装包Pyecharts 下
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2024-01-13 23:00:02
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大家好，前几天的Python地图大家都会用了吗？如果数据无法获取的话，我们可以用今天提到的方法进行单日数据的获取，然后将他们concat成一个时间序列的面板数据。一、疫情数据的获取这次我们不用WindPy，因为很多小伙伴可能暂时没这个条件调用别人已经做好的数据库。所以今天使用爬虫的方法。好了，关于爬虫的网页分析部分直接跳过，我也是直接拿的别人找好的请求接口。url = 'https://view.
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2024-01-25 21:50:27
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