中国疫情数据可视化/疫情数据可视化大屏

数据可视化之飞线地图:动态飞线反映两地域或多地域间的数据关系

面对疫情信息量剧增，人员流动轨迹数据繁杂，静态呈现难以快速获取有效信息。动态可视化图表，如动态飞线地图，能直观展现数据动态变化，提高信息消化效率。在迪赛智慧数可视化互动平台，仅需几步操作，即可实现动态飞线地图的创建。

飞线功能需要的数据包括出发点和到达点的经纬度，这些可以从EasyMap这个强大工具中轻松获取。只需要在地图上选取位置，数据就会自动出现，复制粘贴即可完成。散点 散点用来突出显示地图上的特定坐标。数据需求包括经纬度和类型，同样依赖EasyMap获取。类型通常不显示，value设为1即可。

在城市规划、统计、交通等领域，地图可视化已凭借其直观性成为数据表达的首选方式，如人群流动、交通流量分析等场景中，3D飞线效果尤其引人注目。传统2D效果已显单调，而3D飞线则能展现更为立体、生动和酷炫的视觉体验。百度地图慧眼最近发布的《帝都24小时图鉴》凭借其炫酷的3D飞线效果备受赞誉。

经典案例库|数据新闻案例集合大放送!

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。

澎客工坊《自杀干预在中国》：聚焦自杀干预行动，以数据新闻形式展现。 一本神经论《数读舆情 | “仝卓应届生造假”事件》：运用数据可视化，全面分析舆情事件。 美国南加州公共广播电台《困》（STUCK）：以在线新闻和音频叙事形式，揭露房产市场底层状况。

数据可视化案例与工具大放送 财政数据可视化大集合 233个财政数据可视化作品大集合，出自开放知识基金政策和研究方向的负责人Jonathan Gray之手，他目前正在做财政数据可视化有关的研究。他将全球好的财政数据可视化作品收集在一起，并在谷歌表格上发布共享。

荣获上海市社会主义精神文明十佳好人好事、闸北区“模范志愿者”等荣誉。

步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率 步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。

明确答案：找案例可以在多个网站进行搜索，例如专业数据库网站、新闻媒体网站、政府公开网站等。详细解释： 专业数据库网站：这些网站通常聚焦于特定行业或领域，提供了大量的专业案例和数据分析。例如，如果你需要法律案例，可以访问法律数据库网站；如果需要商业案例，可以查找商业资讯平台。

教程|如何用ArcGIS做一张专题地图

〖A〗、打开ArcGIS软件，加载省级行政区和国界线数据。添加新字段：在省级行政区图层上右键，选择“属性表”，然后添加新字段【确诊人数】，类型设置为长整型。连接与关联数据：使用“连接与关联”功能，将Excel中的疫情数据与图层进行匹配，通常通过名称字段进行链接。

〖B〗、点击“Insert”菜单，选择“Legend”。在图例向导中，选择要包含在图例中的图层。设置图例的列数、标题、背景、边框等属性。添加指北针：点击“Insert”菜单，选择“North Arrow”。从提供的指北针样式中选择一个合适的样式，并将其放置在地图上合适的位置。

〖C〗、选择适合的投影方式，如高斯克吕格、阿尔博斯、墨卡托或兰伯特投影，将三维地理坐标转换为二维平面坐标。打开辽宁省行政区划数据，在ArcToolbox中选择【数据管理工具】，使用【投影】工具为图层定义兰伯特投影。确保数据框与图层的投影一致，避免编辑时出现空间参考不匹配的问题。

〖D〗、制作中国主要城市某日PM5浓度空间分布专题图的步骤如下：数据导入与坐标系设置：使用ArcGIS软件将给定的air_pollutants.csv数据导入。设置地理坐标系，确保数据在地图上正确显示。数据导出与图层添加：将导入的数据导出为PM5浓度点图层数据。添加国界线、省级行政区图层，并将air_pollutants数据添加至地图。

疫情可视化大屏怎么引用数据

〖A〗、可以利用山海鲸可视化软件制作一个疫情可视化监控大屏。打开软件，在界面找到资源中心，搜索疫情可视化的相关模板，选择一个进行操作。使用连接数据功能来将制作大屏所需要的数据进行导入。也可以选择先对大屏本身进行设置，再添加数据。

〖B〗、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。

〖C〗、首先，获取并建立数据源，设置定时同步，使用JsonPath提取接口返回的数据。接着，建立数据集，配置维度和指标，将更新设置为每小时一次，确保数据的实时更新。在制作仪表盘时，将数据分五个部分呈现：顶部标题加强实时性、疫情数字展示直观化、地图和折线图展示详细趋势、求助信息表和中部新闻栏提供多元视角。

免费的防疫数据分析与可视化平台---阿里云新冠疫情分析App

〖A〗、阿里云的防疫力量：免费疫情数据分析与可视化神器 在抗疫战场上，阿里云推出的新冠疫情分析App犹如一盏明灯，凭借其强大的数据处理和可视化功能，为全球范围内的政府、社区和开发者提供了一站式的疫情信息掌控平台。这款应用是阿里云日志服务中台的杰作，凭借其免费开放的优势，助力我们更好地理解和应对疫情动态。

〖B〗、自从阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力后，何万青博士就进入了连轴转状态，经常工作到凌晨。作为阿里云高性能计算团队负责人，他要对接大量科研机构、高校院所以及化学、生物医学专家的需求。

〖C〗、红码：代表经国家政务服务平台防疫数据核验为确诊和疑似病例的健康状态。紫码：紫码属于高风险人员， 比如已确诊的病人、疑似病人，还有核酸检测呈阳性的无症状感染者。

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。