仪表板展示|使用DataEase开源工具实时直击上海疫情

DataEase的易用性和灵活性让博主得以快速制作出满足需求的仪表板，他表示这款开源工具非常适合各类数据分析场景。他期待DataEase项目未来能有更多发展和更新，以满足更多用户的需求。

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。利用其丰富的数据源连接功能，我们可以通过API获取上海疫情数据，如新浪新闻接口，以及求助信息数据，如“我们来帮你·上海抗议互助”网站的接口。

在使用DataEase制作上海-食物分析大屏仪表板时，遇到问题，原本希望显示疫情物品需求TOP 5的数据，但设置后发现数据项、排序都已设定，即使只查询五条数据，结果依然无法按预期显示。查看当前数据展示设置，发现并无问题，但数据仍未能正确显示，甚至怀疑是否为系统Bug。

接着，配置视图是关键步骤。比如，为展示年龄分布，创建并调整图表样式。在DataEase的视图配置页面，添加并定制所需的图表，然后调整布局和比例。最后，利用系统仪表盘功能，将所有视图组合成一个定制化的驾驶舱界面。

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

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。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。新版本应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。

物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。

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确实是今年非常值得推荐的开源数据可视化工具，以下是其推荐理由：功能强大：快速数据分析与业务趋势洞察：帮助用户迅速识别业务中的关键信息和趋势。丰富数据源连接：支持Excel、MySQL、Oracle、SQLServer等多种数据源，且持续更新以支持更多数据源。

最后，不妨通过一个直观的仪表盘功能架构示例，来领略DataEase的风采。它将为你展示一个动态且功能强大的数据可视化世界，让你的业务洞察力提升到新的高度。如果你正在寻找一个强大且易于使用的BI工具，DataEase绝对值得你试一试。

疫情下,我绘制了一张人口流动网络图——谈谈Gephi与OD矩阵的可视化

1、在Gephi的Geo Layout布局下，我根据经纬度对节点进行了排列，生成的网络图清晰地展示了与华盛顿DC紧密相连的区域，并成功地通过聚类体现了人口流动的中心地带。这样的可视化不仅直观，也为疫情控制提供了方向。

疫情数据的可视化:中国疫情地图的制作

疫情数据可视化：中国疫情地图的制作 疫情实时追踪版块中展示的中国疫情图，展示了各省份的病例数，动态映射了疫情的传播情况。制作此类地图主要利用Python的pyecharts库，其依赖Echarts数据可视化库，提供丰富的图表类型。要开始制作，首先确保已安装pyecharts（通过命令pip install pyecharts实现）。

以全国疫情防控数据为例，通过动态飞线地图，实现高效数据分析与展示。平台提供免费注册，体验更多可视化组件，定制专属数据可视化图表及分析大屏。

数据准备：从官方通告wsjkw.gxzf.gov.cn/ztbd_...获取截至2月9日的累计病例数，如德保县162例等。 完善数据：在EXCEL中整理数据，包括行政区名和病例数，使用小O地图的功能补充所需列。

罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合，成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能，包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。

使用PPT制作动态显示数据的疫情地图变得简单易行。首先整理数据，将信息输入Excel表格，以适应后续制作流程。随后，利用在线网站如【图表秀】，新建地图图表。上传Excel数据表后，系统将自动匹配地图分布，允许用户根据喜好调整配色。

可视化呈现：通过气泡图和热力图，分析地点影响范围和分布，不同病例使用不同样式区分。 保存地图快照：将地图转换为图片，便于在报告中展示和对比历史数据。通过以上步骤，可以清晰地展示病历轨迹、分析轨迹重叠以及评估疫情防控风险点。附录提供了示例数据的Excel文件，读者可以下载并自行制作疫情地图。

经典案例库|数据新闻案例集合大放送!

1、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。

2、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。

3、Usama Fayyad博士是Yahoo的首席数据官，他在和KDnuggets的Gregory的访谈中介绍了一些Yahoo在数据挖掘方面的成功案例。“产品整合：一个例子就是你今天在Yahoo电子邮箱上看到的，数据挖掘的可视结果。

4、林彪问的三个问题其实就是根据自己的数据库做的对比、细分、溯源。我们很多人把数据分析完全交给机器了，忘了我们自己的大脑也是一台紧密的数据分析机器。数据的积累、数据的挖掘，分析、归纳、整理，是数据分析师所必须俱备的基本素养，没有它，你永远是匹夫之勇。

5、资源整合案例篇1 王明，是一所重点大学的大三学生，一个偶然的机会，青山老师与王明认识了。王明很渴望赚钱，但受于能力、年纪、 经验 所限，尝试过很多次后都失败了。 这一次，王明看上了学校里的新建的食堂四楼的一块空旷的大厅。这个大厅旁边是一个隶属于学校的高档餐厅。高档餐厅的生意一直很一般。

6、MNIST数据库：手写数字图像数据集，包含60，000个训练集和10，000个测试集。 IMDBWiki数据集：最大人脸图像集合，超过500，000张图像，附有性别、年龄标签。 LabelMe数据集：使用LabelMe标注工具构建，用于图像识别项目。 MS COCO数据集：包含超过120，000张图像，每张标注有多个目标检测、分割等标签。