疫情数据可视化/pyecharts疫情数据可视化项目-新麦号

数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图

课程核心内容与结构课程分为五个阶段，逐步深入Matplotlib的核心功能，最终实现疫情数据地图可视化：阶段一：Matplotlib介绍与安装 Matplotlib介绍：Python中最基础的数据可视化库，支持2D/3D图表绘制，广泛应用于学术、商业和工程领域。

使用Kepler.gl上传数据并绘制地图，可以生成漂亮的航线图、区域分布图等。Kepler.gl还提供了多种类型的示例图，用户可以根据需求上传数据进行绘制。Tableau Tableau是一个专业的BI（商业智能）软件，其地图图表制作能力同样强大。

开发流程：数据清洗：处理缺失值、异常值（如用中位数替代极端值）。维度选择：根据分析目标筛选关键指标（如用户留存分析中仅保留活跃天数、登录频率）。图表映射：将数据字段映射至视觉元素（如用条形长度表示数值大小）。交互设计：添加筛选器、联动功能（如点击地图区域后自动更新下方统计图表）。

湖北以外地区下降趋势显著国家卫生健康委疾控局负责人贺青华明确指出，全国除湖北以外的地区疫情总体呈下降趋势。以2月10日0-24时数据为例，湖北以外地区新增确诊病例381例，这一数字已连续第7日下降，表明防控措施在非湖北区域取得阶段性成效。

发热门诊达峰2周后，在院的新冠阳性重症患者数量也达到峰值，之后呈现缓慢下降趋势。目前在院的重症患者的数量仍然处于高位。2023年1月5日，在院新冠阳性重症患者数量达峰18万人，之后连续波动下降，到1月12日在院的阳性重症患者人数回落到5万人，重症床位使用率是73%，重症床位能够满足救治的需要。

当前呼吸道疾病流行态势流感为主，新冠处于较低水平元旦以来，全国医疗机构发热门诊接诊量波动下降，呼吸道疾病仍以流感为主，新冠病毒感染维持在较低水平。哨点医院新冠病毒检测阳性率低于1%，但JN.1变异株占比呈上升趋势。

综上所述，国家卫健委的最新通报显示，全国医疗机构门急诊呼吸道疾病总诊疗量呈下降趋势，医疗资源持续扩充并得到有效利用，同时病原体监测未发现未知新病毒和新细菌，新冠病毒变异株的公共卫生风险也相对较低。这些消息为公众提供了当前疫情防控的积极信号和科学依据。

综上所述，国家卫健委发布的数据显示，各省份发热门诊和诊室就诊人数均呈达峰后整体下降趋势，这一趋势不仅体现在全国范围内，也广泛存在于城乡之间。同时，急诊情况也呈现出类似的下降趋势。这些变化都是疫情防控取得显著成效的直接体现，但我们也仍需保持警惕，继续加强疫情防控工作。

中医药在疫情防控中成效显著，抗病毒类中药将进一步发挥主导优势。具体表现如下：中医药参与疫情防控成效显著湖北以外地区新增确诊病例连续下降：据国家卫健委统计，2月10日0-24时，全国湖北以外地区新增确诊病例381例，连续第7日呈下降态势，表明疫情防控工作取得阶段性成果。

〖A〗、 “疫情小区”产品：精准定位风险区域功能：标记确诊病例所在小区，结合地图导航提供风险预警。用户可查询周边疫情分布，规划安全路线。应用价值：提升公众防护意识，减少非必要接触。辅助社区开展精准防控（如封闭管理、消毒）。

〖B〗、消除行政区划面积的影响：在展示疫情地图时，可以采用容器充填图等技术消除行政区划面积对疫情严重性的影响，使得数据更加准确直观。增强数据可读性：通过优化图表设计和色彩搭配，增强数据的可读性和可理解性。例如，可以采用更加醒目的颜色和字体来突出关键数据和信息。

〖C〗、网点可视化管理首先，利用地图技术可以实现网点可视化管理。通过标注配货仓、团购社区和团购写字楼的位置，以不同颜色的图标展示不同的位置情况，使得各网点的情况更加清晰化。同时，可以对各网点添加自定义属性信息及图片，方便随时了解具体情况。

〖D〗、地图标签可视化在百度地图中，营业商户以绿色标签显示，暂停营业商户以灰色标签显示，一目了然。覆盖场景广泛除日常消费场景外，还覆盖景区、婚姻登记处等特殊场所，满足多元化需求。

〖E〗、时空印通过将照片添加进印集并开启地图展示功能，实现了行程轨迹的可视化，能够记录特定时段的轨迹。具体分析如下：印集管理与地图展示功能：时空印软件允许用户将多张照片添加进印集，并在印集中开启地图展示功能。

〖F〗、数据可视化的优势记忆点强化：视觉信息比文字更易被记住。例如，用地图标注疫情传播路径比表格数据更令人印象深刻。多维度分析：可视化工具可同时展示时间、空间、类别等多维度数据。例如，用三维图表展示产品销量随季节和地区的变化。风险预警：通过实时监测关键指标，可视化工具能快速识别异常。