自从COVID-19疫情在2020年爆发以来,数据可视化成为了了解疫情趋势和规模的重要手段。饱受争议的疫情数据可视化中的南丁格尔玫瑰图(Rose Chart),由于具有简洁、直观、易于理解等特点,逐渐成为了一个备受欢迎的数据可视化方式。 本文的目的是探讨如何使用南丁格尔玫瑰图来呈现COVID-19疫情数据,并介绍其基本原理和应用方法...
例如,在全球疫情分布图上,不同的颜色代表了各个国家和地区受新冠病毒影响的程度,深红色区域表示疫情最为严重的地区,而浅色区域则意味着相对较低的感染率。这种可视化方式不仅能够帮助人们快速获取信息,还能激发他们对数据背后故事的兴趣,从而更加关注疫情动态。此外,H5技术还可以实现数据的实时更新,确保用户接收到的信息...
使用pyecharts可视化全球疫情历史数据(COVID-19-Data) 最近在研究数据可视化,了解到pyecharts这个python包,可以自定义生成百度echarts的图表,感觉还挺炫酷,虽然可以设置的条件比较多,但都很类似,了解一种图表的设置,其他图表也就会了。
COVID-19全球疫情可视化分析KOTO 项目:COVID-19全球疫情可视化分析 修改时间:2020/03/25 08:24 在线运行登录/注册 后可以评论 李十二 同问 2020/06/03 01:22 0.0 怎么下载数据集啊 开头给的网站进去了 也不知道下哪里。 2020/05/02 11:48 浩东 好厉害啊 2020/04/09 05:26 yalipf 好...
WhereCOVID-19 项目是美国伊利诺伊大学-香槟厄巴纳分校CyberGIS中心研发推出的面向发现COVID-19的时空分布模式的特征、可视化和决策支持等系列应用。该项目的访问链接 WhereCOVID-19 项目支持疫情数据的时空可视化。 项目支撑分析COVID-19疫情期间社区脆弱性特征,该应用的链接地址为: ...
美国NASA监测全球应对COVID-19的环境信号 新型冠状病毒（COVID-19）疫情期间，美国航天局（NASA）的地球观测卫星编队一直在持续运转、收集关键观测数据以了解地球由于新冠疫情的限制而产生的反应。NASA远程收集和分析全球范围内的卫星和地面数据，通过分析现有的长时序数据并资助相关前沿研究来帮助描绘和理解全球环境信号。
“失业”是 Covid-19 疫情的许多负面影响之一,几乎每个国家都受到了影响。帮助客户研究 Covid-19 期间的失业情况可能不仅揭示了该疫情对每个国家的影响程度,还揭示了世界各地不同的裁员文化。 在一个经济体中辞退工人的决策中有哪些因素?根据《商业内幕》(Business Insider)的报道,文化扮演着至关重要的角色。德国公...
【数据可视化】全球(covid-19)新冠疫情累计确诊人数排名(2020/01/11-2020/06/12) 1907 -- 1:44 App 加油上海!上海疫情大数据可视化(截止:2022年5月7日24时) 3696 1 1:43 App 【新冠肺炎】【SARS非典】【甲型流感H1N1】【埃博拉】死亡人数 数据可视化 对比 1454 1 6:16 App 智飞生物:疫情催化下,靠新冠...
在之前的文章中介绍了使用 Python 抓取中国COVID-19的疫情数据的方法(见:使用Python抓取2019-nCov疫情数据),并提供了下载地址。但目前疫情已经蔓延到了全球,我们需要更...
具体而言,关于超额死亡率估计数,模型所用的各种关系都使用拥有高质量数据报告系统的国家提供的数据进行了量化。我们将这些关系推演到在卫生系统能力、基础疾病负担和年龄结构等多个维度上存在多方面系统性差异的环境当中。各国经历疫情浪潮的时间以及应对方式各不相同,量化COVID-19浪潮之间的时间关系或出现变异株所产生的影...