疫情数据可视化（Tableau）

最新推荐文章于 2024-04-16 04:09:13 发布
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动态展示全球及国内的疫情确诊病例地图，从中国与其他国家的比较、病例增幅和重要国家疫情数据变化展示全球疫情趋势；从不同病例的时间趋势、国内城市的疫情发展词云展示国内疫情趋势

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在疫情期间，及时、准确且直观地展示疫情数据对于公众了解疫情态势、政府制定防控策略等都具有重要意义。华为云数据可视化DLV为我们提供了强大的工具，能够将复杂的疫情数据以直观的大屏形式展示出来。本文的目的就是详细介绍如何利用华为云数据可视化DLV来制作疫情数据大屏，涵盖从基础概念到实际操作的各个方面，包括数据处理、图表绘制、大屏布局等内容。本文首先介绍华为云数据可视化DLV的核心概念和相关联系，让读者对其有一个初步的认识。接着阐述核心算法原理和具体操作步骤，结合Python代码进行详细说明。
疫情数据可视化（动态变化）
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疫情数据可视化
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中国新冠疫情数据可视化
一名在读学生
04-11 2万+
文章目录一、结果及源码展示二、项目准备1、第三方库2、知识点概况3、推荐视频三、数据获取四、数据库交互五、绘制前端页面六、Web程序开发七、未来可期 一、结果及源码展示 自己做的这个可视化比较朴素，简单分为七个部分： 全国累计趋势（包括累计确诊、累计治愈、累计死亡） 全国每日确诊、治愈情况 中间比较明显的四个数据（累计确诊、每日新增、累计治愈、累计死亡） 中国疫情地图（颜色深度表示每日新增情况） 省份或直辖市每日新增数量前五 江苏省各城市现有的确诊人数 源码如下：https://github.com/
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Tableau疫情可视化
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当前新冠病毒肆虐中国，全国上下统一部署全力防控疫情扩散。我们可以从多个渠道获取疫情发展的最新数据，网上也有不少程序爬取相关数据，并做可视化的案例。今天我也来小试一下。 目标： 1、爬取腾讯网新冠肺炎疫情数据； 2、Tableau可视化分析。 话不多说，直接上代码及效果图。 import requests import json import time import csv url='https:/...
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【Python】实时采集疫情数据，打造可视化地图，防疫从你我做起
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新冠疫情数据采集及可视化
05-24
针对新冠疫情数据采集及可视化，一般可以分为以下几个步骤： 1. 数据采集：从官方数据源或第三方数据源获取新冠疫情相关数据，例如确诊人数、死亡人数、治愈人数、新增病例数等等。获取数据的方式可以通过爬虫、API接口等方式。 2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和处理，例如去除重复数据、缺失值填充、数据类型转换等操作。 3. 数据存储：将清洗好的数据存储到数据库或文件中，以便后续的数据分析和可视化。 4. 可视化展示：使用数据可视化工具（例如Tableau、Python的Matplotlib、Seaborn等）对数据进行可视化展示，例如制作折线图、柱状图、地图等等，以便更加直观的展示疫情数据的变化趋势和分布情况。 需要注意的是，在数据采集和处理过程中要保证数据的准确性和及时性，以便更好地反映疫情的实时情况。
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