数据分析入门教程|300分钟用Matplotlib打造疫情展示地图
〖壹〗 、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 。
〖贰〗、Basemap是Matplotlib的子包 ，用于在Python中绘制2D数据至地图 。提供25种不同地图投影功能 ，支持坐标转换。包含GSSH（GSHHG）海岸线数据集及GMT格式的河流 、州和国家边界数据集 。内部使用GEOS库剪切海岸线和边界特征至所需地图投影区域 。主要绘制方法 海岸线与边界 drawcoastlines（）：绘制海岸线。
〖叁〗 、确认需求业务需求拆解：将分析目标拆分为不同层级和主题的任务，明确数据指标（如销售额、用户增长率）和标签（如时间 、地区） ，划分优先级 。例如 ，销售分析需优先展示区域业绩对比，再细化到产品类别 。数据质量验证：依据数据词典核对数据仓库中的指标定义 ，确保数据与业务逻辑一致。
〖肆〗 、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） 。维度选取：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）。
〖伍〗、Tableau还支持自定义样式和交互功能 ，能够生成非常漂亮的地图图表 。此外，Tableau还提供了丰富的数据分析和可视化选项，帮助用户深入挖掘数据价值 。综上所述 ，Basemap、Kepler.gl和Tableau是三个非常好用的地图可视化工具。它们各具特色 ，能够满足不同场景下的需求，帮助用户更好地理解和展示地理空间数据 。
Word文档如何插入社区疫情数据统计柱状图
打开Word文档启动Word 2021 ，新建或打开需要插入图表的文档 。插入柱状图 右键点击菜单栏中的【插入】选项 ，在弹出的下拉菜单中选取【图标】。在图表类型中选取【柱形图】，系统会显示多种柱状图模板 。双击【社区疫情数据统计柱状图】模板 ，图表将自动插入当前文档 。编辑图表数据 右键点击插入的柱状图 ，选取【编辑数据】。
首先，将需要添加柱状图的word文档打开 。单击“插入 ” 。找到插入窗口中的“图表 ”。单击打开 。在打开的“插入图表”窗口中可以看到柱状图 。单击一个认为合适的柱状图 ，打开即可。下面会弹出一个柱状图和一个Excel表格。在表格中可以任意修改为自己的数据 。
选取图形绘制功能：在文档助手面板中 ，找到并点击“几何图形 ”选项，展开图形绘制工具 。插入统计图形：在几何图形工具中 ，点击“统计 ”分类 ，根据需求选取柱状图 、折线图 、饼图等类型，在文档指定位置绘制图形。绘制完成后可拖动边框调整大小，或通过右键菜单修改数据、样式等属性 。
数据动图告诉你新冠肺炎在全球各国的传播速度有多快
可以通过动态条形图直观展示新冠肺炎在全球各国的传播速度 ，利用数据随时间变化的动态呈现 ，清晰对比不同国家的疫情增长趋势 。以下是具体说明：数据准备与总结数据收集：需获取全球各国每天的疫情数据，包括确诊病例数 、死亡病例数等关键指标。数据来源可以是权威的卫生机构官方网站 、专业的疫情数据平台等 。
全球总体情况根据美国约翰-霍普金斯大学实时统计数据 ，全球累计确诊病例已突破28万例 ，死亡病例超过1万例 。这一数据反映了疫情在全球范围内的快速蔓延趋势。
德尔塔毒株的全球传播态势传播范围与速度：截至今年9月5日，德尔塔毒株已扩散至174个国家和地区 。世界卫生组织数据显示 ，8月30日至9月5日一周内 ，全球新增新冠肺炎确诊病例超447万例，新增死亡病例近8万例 ，美洲和欧洲区域死亡病例显著增加 。
全球至少30国宣布进入紧急状态 ，这一现象是新冠肺炎疫情迅速蔓延背景下各国政府为应对公共卫生危机采取的重要举措。疫情蔓延引发全球警报：新冠肺炎疫情在全球范围内快速扩散，意大利、西班牙等国家确诊病例数字持续飙升 ，引发各国政府高度警惕 。
IHME预测到上半年末（6月1日）全球将有超过350万人死于新冠肺炎 。以下是具体分析：预测机构与核心结论华盛顿大学医学院卫生计量与评估研究所（IHME）通过流行病学模型预测 ，到2021年6月1日，全球新冠肺炎累计死亡人数将超过350万，其中美国死亡人数预计达61万。
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 。
超全的疫情大屏展示
〖壹〗 、超全的疫情大屏展示是一个集数据获取 、处理、可视化于一体的综合性项目，旨在通过直观的图表展示疫情的发展态势 ，为公众提供及时 、准确的疫情信息 。以下是对该项目的详细解析：数据获取 数据来源：项目使用了天行数据提供的免费接口以及网易的实时数据接口。天行数据提供了两个接口 ，而网易则提供了一个实时数据接口 。
〖贰〗 、迅速响应，多渠道传播防疫知识1月23日 ，长虹集团在全国各大连锁卖场不间断播放新型肺炎防范宣传片 ，覆盖线下消费场景 。同时，通过长虹新媒体渠道、电商平台 、智能电视开机视频及屏幕保护画面等线上终端同步推送宣传内容。
〖叁〗 、智慧医院是以数据可视化技术为核心 ，通过整合、分析和直观展示医疗数据 ，实现医院管理现代化、医疗服务优化和资源高效配置的智能医疗体系 。 数据可视化大屏作为关键工具，将复杂数据转化为动态图表 、实时监控界面和决策支持系统 ，助力医院提升运营效率 、医疗质量和患者满意度 。
〖肆〗、睿显多功能显示解决方案通过单输入拼接显示与一屏多显技术 ，为医疗场景提供高效信息整合与可视化支持，助力疫情防控与救治工作。大屏显示在医疗场景中的核心作用信息化与智能化枢纽：大屏显示通过“信息化 、智能化 、可视化”特性，成为医院信息汇聚的关键节点 。
〖伍〗、城市疫情防控可视化大屏：整合多维数据 ，支持决策功能：集成疫情感染人数 、人流轨迹 、交通状况等数据 ，通过时空可视化控件呈现疫情时空演变 。例如，全国及湖北省的感染人数变化趋势可通过动态图表展示。技术实现：在WebGL引擎基础上增加时空控件 ，支持时间轴与地理空间的联动分析 。数据通过MapV Pro编辑器配置 。
〖陆〗、疫情防控动态监测大屏系统：北大医信还搭建了疫情防控动态监测大屏系统 ，该系统能够实时监测宁夏方舱医院舱内的医疗数据，并提供对外接口 ，为日后各地市方舱医院数据接入奠定了基础。这一系统为疫情防控提供了更加直观 、全面的数据支持。
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我是善友号的签约作者“南城”！
希望本篇文章《江西省疫情数据图表分析(江西省疫情通报最新)》能对你有所帮助！
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